基于代价函数的红外多目标跟踪方法

针对复杂背景环境下的红外多目标跟踪问题,文章在已获得各多目标初始信息和观测信息的基础上,采用极坐标数据进行数据关联和滤波,提出了一种基于代价函数的红外多目标跟踪算法,通过确定红外多目标跟踪起始和终结以及后续帧处理技术,实现了不超过48批红外多目标的实时跟踪。仿真实验结果表明,该算法在运动的红外多目标检测效果、跟踪稳定性和实时性方面都有良好的性能。     

移动视频目标跟踪中的智能过滤算法研究

随着视频监控系统在现代生活中的应用越来越广泛,对移动视频目标跟踪算法的研究也越来越重要。由于视频目标追踪非常复杂和困难,如何提高移动视频目标跟踪的鲁棒性、准确性和实时性成为当前发展的主要方向。本文通过视频目标跟踪理论分析,并通过改进的目标跟踪过滤算法,解决了原来Lucas Kanade光流跟踪算法的目标易丢失、鲁棒性不高、计算量大等缺点。实验结果证明,智能过滤算法能够准确预测目标质心位置,实现可靠的跟踪。     

基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法.仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性.     

基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

云环境舰船目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是舰船应用中的一个重要研究方向,针对当前舰船目标检测与跟踪存在的一些难题,为提高舰船目标检测与跟踪效果,设计了一种云环境下的舰船目标检测与跟踪方法。首先收集舰船目标检测与跟踪的数据,并对舰船目标的背景进行建模,然后采用卡尔曼滤波算法实现舰船目标检测与跟踪,并利用云环境作为舰船目标检测与跟踪的平台,最后在Matlab 2016平台上进行仿真实验,测试舰船目标检测与跟踪的效果,本文方法的舰船目标跟踪精度高,具有良好的舰船目标跟踪实时性。     

舰载雷达目标跟踪的非线性滤波仿真

雷达观测模型常常是非线性的,目标跟踪问题是一个非线性状态混合估计.考虑目标稳定跟踪与实时性要求,采用"当前"统计目标运动模型与粒子滤波(PF)非线性方法对雷达机动目标跟踪进行算法分析.仿真验证了"当前"统计模型下的非线性粒子滤波及扩展卡尔曼滤波(EKF)目标跟踪性能,表明非线性粒子滤波,尤其是U变换粒子滤波(UPF)目标跟踪精度和稳定性较好,值得工程应用与推广.     

基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法

舰船红外图像目标实时跟踪具有重要的研究意义,针对当前舰船红外图像目标实时跟踪算法存在的易丢失跟踪目标、目标跟踪精度低、计算时间少等缺陷,为了改善舰船红外图像目标实时跟踪效果,设计了基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法。首先分析了目前一些经典舰船红外图像目标实时跟踪方法的缺陷,找到引起它们不足的原因,然后提取舰船红外图像目标跟踪特征,并采用大数据分析技术根据特征实现舰船红外图像目标实时跟踪,最后对舰船红外图像目标跟踪误差和实时性进行实例分析,结果表明,本文方法的舰船红外图像目标跟踪精度高,跟踪误差处于实际应用要求的最小区间内,且舰船红外图像目标跟踪计算时间短,可以对目标进行实时有效的跟踪,获得比其它方法更优的舰船红外图像目标实时跟踪结果。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

地面红外运动目标图像处理与识别算法分析

为了能在复杂背景环境下发现并识别出感兴趣的红外运动目标,分析了剔除复杂背景的算法,根据目标特性对目标进行检测识别,对运动目标的跟踪判定方法等.通过处理算法能够在复杂背景环境下检测出感兴趣的红外运动目标,有效剔除假目标,增强红外识别系统的识别概率.     

基于FCM与PMHT的红外目标跟踪与检测算法研究

为了对复杂海天背景下红外弱小目标实现稳定、有效的跟踪,文中在参考和改进传统PMHT跟踪算法的基础上,提出了基于FCM和改进PMHT算法的红外弱小多目标跟踪算法。与传统PMHT跟踪算法不同之处在于：这里结合红外弱小目标的位置、灰度、像素面积、航迹等特征参数,在PMHT算法中融入基于特征参数的模糊聚类思想,即在PM-HT算法中,通过模糊聚类来调整系统噪声方差,经过不断修正系统运动模型,从而在整体上完成了对于数据关联的寻优以及对于运动目标模型的在线辨识。     

基于模糊粒子滤波的视频跟踪方法研究

智能视频监控系统的基础就是对监控范围的视频序列中目标进行有效实时的跟踪,针对当前跟踪方法在光照突变、部分遮挡情况下的跟踪缺陷,本文提出了一种利用模糊粒子滤波（Particle Filter,PF）进行视频目标跟踪的新算法.该算法结合模糊控制理论,引入量测的模糊性来克服特征信息的不确定性,并建立一个基于背景建模技术的自适应高斯混合模型和基于序贯蒙特卡洛的跟踪算法（sequential Monte-Carlo-based）.在新算法的指导下,针对静止摄像机在光照条件改变以及目标发生部分遮挡的情况进行了深入的研究.通过多种模糊量测技术的比较和应用,本文方法实现了多个目标精确有效跟踪.     

基于多特征信息和直方图相交的改进Meanshift算法

针对Mean-Shift算法仅利用颜色信息并以Bhattacharya系数为相似性度量导致算法准确率较低的问题,提出一种结合颜色和纹理信息并以直方图交集为相似性度量的跟踪算法。首先用局部二元模式算子提取纹理信息,再以对数比加权直方图取代传统直方图构建目标和候选目标模型,然后根据场景自适应地综合两类特征并通过Mean-Shift算法获得目标的初略位置,最后以直方图交集作为相似性度量并用Powell方法求其极值作为目标在当前帧中位置的估计。实验表明,该算法不仅能增强跟踪的准确性,而且对光照弱、目标与背景颜色近似等情况也有较好的鲁棒性。     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

基于几何特征的声呐图像人造目标检测算法

针对高频声呐图像目标检测问题,基于数学形态学算子,提出了一种新的快速目标检测算法.该算法通过定义多尺度多形状的形态结构元素,对各像素点进行形态开闭运算,并采用阈值评判方法实现目标检测.仿真结果表明,该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中岩石等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取.     

机动目标跟踪系统仿真软件设计与实现

针对机动目标跟踪算法的研究,采用C／S（Client／serve,客户机／月艮务器）体系结构和面向对象的模块化设计思想,设计了机动目标跟踪系统仿真软件,利用剧情生成模块模拟雷达探测到的目标运动数据,通过跟踪算法对目标实施跟踪处理,估计目标运动状态,实时地在演示界面上显示目标运动信息和跟踪性能评估结果,为机动目标跟踪算法研究搭建了一个具有较高可信度的、直观的仿真系统。     

水下跟踪定位用接近觉传感器研究

针对水下机器人及机械手的作业特点,提出了新的目标定位跟踪方式,并根据此理论研制了新型水下跟踪定位用接近觉传感器.利用超声水下传播、反射的性质,以MSP430为控制器、配以收发一体化的探头阵列及控制电路,实现了水下目标的高精度定位与实时跟踪.实验表明,研究设计的传感器具有体积小、功耗低、实时性好等特点,适用于水下各型作业工具.     

基于动态规划的多目标的TBD算法

在弱目标检测领域中,动态规划法是一种有效的能量积累方法。文章针对低信噪比下的多目标检测问题,提出了一种基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。该算法能够较有效地估计搜索空间中的目标个数,也能分离出每个目标的航迹。