基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.     

快速开关型故障限流器多目标优化配置研究

为使快速开关型故障限流器(fast switch fault current limiter, FSFCL)在系统应用中发挥其最大优势,提出一种配置FSFCL多目标优化新方法。首先,针对FSFCL配置组合方案多、算法搜索范围大、寻优效率低下问题,提出基于超标节点短路电流变化总量的灵敏度法。其次,计及加装FSFCL后对系统所有节点短路电流的综合影响,提出一种权衡局部与全局限流效果的衡量指标,并在此基础上兼顾经济成本,建立FSFCL优化配置模型。最后,采用灰狼算法进行求解,并在传统灰狼算法上引入非线性余弦型收敛因子,通过对IEEE30案例进行仿真验证,表明基于改进灰狼算法的pareto最优解集分布更加均匀且跨度更大,设计者可根据实际需求从中选取配置方案。     

供应链设计和评估的两阶段模型

该文分析了供应链运营的一般过程,提出了一种供应链设计评估的两阶段模型.第一阶段,采用CCR模型,采用过滤技术和线性规划计算,从而识别组成新供应链的有效候选者和剔除无效候选者;第二阶段,采用多目标决策模型,选择供应链业务流程的有效组合.这些被挑选出来的候选者将组成新的供应链.该文具体给出了计算实例和分析.     

基于双阶段互信息准则的多目标检测波形设计

在有限信噪比情况下,雷达对多目标的检测性能受限于参数估计精度和发射脉冲积累,而波形设计为雷达性能提升提供了自由度。本文以信噪比为约束条件,以假设概率与设计波形的加权和迭代波形发射,分阶段提出了基于单假设互信息最大化、基于多假设间互信息最小化的波形优化方法,实现了提升参数估计精度与降低发射脉冲次数的均衡处理。仿真验证了目标参数估计精度与目标检测性能间呈正相关关系,结果表明,基于双阶段互信息准则设计的波形能够快速检测多目标方位,提升目标检测性能。     

基于投影余角的多普勒雷达几何检测器

针对多普勒雷达信号检测问题,基于几何代数工具重新审视离散傅里叶变换,提出了一种以投影余角为检验统计量的多普勒雷达几何检测器。该检测器相对传统功率/包络检测器具有良好的动态压缩性质与恒虚警特性。通过与现有功率/包络恒虚警检测器的对比试验,表明了几何检测器对背景起伏与强多音信号干扰的优良适应能力,为雷达检测器设计提供了一种新的视角和工具。     

数目可变多目标的实时跟踪

提出一种单目固定场景下,基于贝叶斯框架的数目可变的多目标实时跟踪方法.通过两个阶段实现对目标的有效跟踪:第一阶段为自动初始化,通过背景建模对视频序列进行检测,并实时提取目标的空间与颜色分布特征;第二阶段为运用粒子滤波器对目标进行跟踪与标定,通过目标间的特征匹配对对应矩阵进行实时更新,判断目标的数量变化情况及其发生概率.本文通过对道路监控视频序列中的车辆进行了跟踪仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性.     

Modified joint probabilistic data association with classification-aided for multitarget tracking

Joint probabilistic data association is an effective method for tracking multiple targets in clutter, but only the target kinematic information is used in measure-to-track association. If the kinematic likelihoods are similar for different closely spaced targets, there is ambiguity in using the kinematic information alone; the correct association probability will decrease in conventional joint probabilistic data association algorithm and track coalescence will occur easily. A modified algorithm of joint probabilistic data association with classification-aided is presented, which avoids track coalescence when tracking multiple neighboring targets. Firstly, an identification matrix is defined, which is used to simplify validation matrix to decrease computational complexity. Then, target class information is integrated into the data association process. Performance comparisons with and without the use of class information in JPDA are presented on multiple closely spaced maneuvering targets tracking problem. Simulation results quantify the benefits of classification-aided JPDA for improved multiple targets tracking, especially in the presence of association uncertainty in the kinematic measurement and target maneuvering. Simulation results indicate that the algorithm is valid.     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

基于容积原则的概率假设密度滤波算法

为改善多目标跟踪问题中概率假设密度滤波精度与算法运行时间之间的关系,提高目标状态和数目的实时估计性能,提出了基于容积原则的概率假设密度滤波算法. 该算法在高斯混合粒子概率假设密度的框架下,利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差, 产生粒子滤波算法的重要性函数,实现高精度粒子的重构,来近似目标状态和数目的概率分布,并且在高斯混合概率假设密度滤波算法中进行采样和更新. 仿真验证了所提出算法的有效性,其Wasserstein误差距离优化了17.32%,目标数估计均值也提高了23.72%.      

复杂背景下结合颜色和分形特征的多目标检测

针对复杂自然背景下的多目标检测,提出了结合颜色和分形特征的多目标检测算法.将RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,采用改进K-means聚类算法,去除大片背景区域,计算区域分形维数和分形拟合误差.两种分形特征相结合能够准确排除小面积背景奇异区域的干扰,检测出待测图像中的多个目标.仿真结果表明:该算法能够正确检测出复杂自然背景下的多个目标,对彩色图像分割后的保留区域求分形特征,避免了搜索目标带来的计算量.相比于对全图提取分形特征的方法,本算法在时间上缩短约80%.