基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

基于方位时差的多站协同目标跟踪

为提高多站无源协同跟踪的精度.提出了一种基于方位时差的目标跟踪方法.从一种拟线性的方位增量卡尔曼预处理方法人手,降低方位观测的误差,利用距离和时差跟踪建立观测方程.使用扩展卡尔曼滤波的方法对目标的运动状态进行估计,并采用分布式估计集中处理的方式融合多站并行估计数据.通过计算机仿真分析了该方位时差方法的跟踪性能.仿真结果表明.该方法对于目标状态的估计与真值偏差较小,能够满足跟踪精度要求.     

基于UKF滤波的水下目标被动跟踪研究

传统算法在解决目标被动跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足,文中将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到目标的被动跟踪.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.根据UT变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,UKF算法的性能相当于二阶高斯滤波器,UKF算法在目标被动跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF算法.     

基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶跟踪算法

为了提升船舶跟踪效率,提出一种基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶目标跟踪算法.该算法根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用中心点算法检测船舶目标,利用卡尔曼滤波算法为检测目标创建跟踪器,并通过匈牙利算法解决检测目标与跟踪器预测目标之间的匹配关联问题,从而实现对实际场景视频中船舶目标的稳健跟踪.实验结果表明,基于中心点检测与卡尔曼滤波的跟踪算法能够有效应对船舶部分遮挡、船舶形变、光线不足、小目标等复杂情况.     

纯方位被动目标运动分析的衰减记忆卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波器容易发散，从而导致滤波精度差而且收敛速度慢的问题，文中将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波算法改进为衰减记忆卡尔曼滤波算法．通过对当前测量数据的利用，减小了历史数据对滤波的影响程度．对比仿真分析表明，滤波效果有所改善，提高了精度和收敛速度．     

基于双目视觉系统的运动目标跟踪算法研究

双目视觉系统能有效获取运动目标的三维信息，实现对运动目标的准确实时定位追踪，一直以来，都是学术界和工业界长期关注的焦点．本文对双目视觉系统组成部分的相关研究进展进行了系统分析，论述了现有的相关算法和基本机制．同时，结合当前稀疏表示的快速发展，阐述了稀疏表示在运动目标跟踪方面发展的可能性，对该领域有待进一步的研究方向和可能的解决方案给出一些建议．     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

一种机动目标的自适应跟踪算法

通过分析"当前"统计模型采取固定机动加速度最大值在目标跟踪中的不足,引入模糊逻辑技术,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应跟踪算法.该算法实现了目标机动加速度最大值随机动特性的自适应调整,从而实现了系统状态噪声方差的自适应调整,提高了系统的跟踪性能.对两种典型的目标机动形式进行了Monte Carlo仿真研究,结果表明了新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性.     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题,提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法,分别用于检测和跟踪. 首先,对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理,去除无关点云;然后,基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类,完成障碍物点云检测;最后,利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪,且聚类时间缩短32%.      

基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。     

一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪,且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题,本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先,采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像,对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理;其次,根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征,进行连续帧前景轮廓的物影匹配,并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物;最后,采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态,并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配,从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明：本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比,准确性更优越,可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题;复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异,具有良好的跟踪尺度,实时性满足预期要求。     

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针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

基于FPGA的实时空中目标跟踪系统设计与实现

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

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为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明：与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.     

基于多模型和辅助粒子滤波的机动目标跟踪算法研究

机动目标跟踪的本质是随机动态混合系统中的状态估计问题,其难点在于每一时刻运动模式的高度不确定性.在实际问题中,系统状态往往还呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点.文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪算法——MM APF.仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在计算量相当的情况下,具有更高的滤波精度和较好的稳定性.     

红外运动目标图像的识别与跟踪技术研究

文中实现了基于红外扫描图像的运动物体自动识别跟踪系统.选择了Butterworth滤波和中值滤波结合的方法对图像进行预处理,基于多帧图像的局部能量的分割算法来实现图像背景的分割,并采用卡尔曼跟踪算法和目标方位确定算法相结合完成对红外小目标的跟踪.在VC++中使用GDI来建立雷达扫描式的极坐标系,将目标运动轨迹在坐标系中显示出模拟轨迹.     

基于粒子滤波的约束目标被动跟踪研究

为提高约束条件下的二维机动目标被动跟踪性能,提出了一种约束下的粒子滤波方法(CPF).使用转弯率概念建立了被动跟踪模型,阐述了非线性粒子滤波的基本过程;通过设定地域和机动性能约束条件,抛弃约束外粒子,并对粒子分布和权重进行调整;利用CPF进行了目标跟踪仿真实验,与无约束的粒子滤波跟踪进行了对比,分析了轨迹跟踪性能,比较了跟踪误差.仿真结果表明,CPF能够稳定跟踪,并且具有更高的跟踪精度.     

任意形状三元阵水下目标被动定位研究

针对传统三元阵安装布放要求较高,且只能给出目标二维位置信息的问题,提出了一种基于矢量水听器的任意形状三元阵三维定位算法,采用一个矢量水听器和两个声压水听器组成阵列,利用矢量水听器给出的信息解算目标方位角,推导了任意形状三元阵条件下目标俯仰角和距离的计算公式,从而实现了对目标三维位置信息的获取．消声水池的实验结果表明：新方法能够对声源目标准确定位,在环境噪声干扰下表现出较好的性能,具有一定的工程应用价值．