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| 不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法 | |
| 作者单位： | ;1.南京理工大学自动化学院 |
| 摘 要： | 针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度. |
| 关 键 词： | 目标跟踪 电视摄像机 不完全量测 机器视觉 联邦滤波 |
Machine vision based passive tracking algorithm with intermittent observations |
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