移动视频目标跟踪中的智能过滤算法研究

在海上智能交通中,对移动船舶的目标跟踪会受到背景颜色、物体遮挡、亮度等问题的影响,从而降低了跟踪率,因此在实际的工程应用中需要过滤不利因素,得到更有利的目标特征。本文将粒子滤波应用于移动视频目标跟踪的智能过滤中,并对粒子滤波进行优化,最后通过对比实验来说明优化后的算法鲁棒性强、系统的估计误差更小。     

船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法

现有的船舶目标跟踪信息智能过滤算法对于障碍物遮挡的信息过滤量小,因此设计一种船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法。引入边缘算子,并调整各个算子的权重,完成船舶目标状态信息的采集,提取跟踪目标的运动特征,并通过欧氏距离的解析式对船舶运动特征进行降维,利用光流法的搜索模板定位最佳目标匹配点,完成船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法的设计。在实验中,分别利用现有算法和设计的算法,对某行驶中的目标船舶进行遮挡信息过滤,结果显示,设计的算法中过滤掉的障碍物信息占比平均值比传统算法高出64%,验证了设计算法的有效性。     

基于CamShift的监控视频中运动目标跟踪算法研究

针对监控视频中运动目标的运动状态变化较快,一般算法难以实现及时跟踪的现状,论文提出了应用Cam-Shift算法对视频监控中的运动目标进行跟踪。实验结果表明,与MeanShift算法的目标跟踪结果相比,CamShift算法能够快速并高效地对视频中目标变化较快的物体进行跟踪,定位准确,算法复杂度较小,具有很好的鲁棒性。     

利用Mehra自适应卡尔滤波进行船舶目标跟踪

基于无线传感网络的目标跟踪技术在航海中应用越来越多,卡尔曼滤波是目标跟踪系统中求解非线性最优解的主流技术。卡尔曼滤波算法通过传感网络中的定位值进行"预测-修正-调整"的自适应反馈调整,能动态的调整跟踪精度。随着无线传感器的采集数据的增加及部署密度的增强,传统的最小二乘法算法已经不能适应船舶目标跟踪。本文分析基于无线传感网络目标跟踪模型,在此基础上设计基于Mehra卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法。     

基于DSP的舰船海上目标跟踪监测系统设计

海上移动目标的跟踪和监测技术对海上渔船和军用舰船具有重要意义,舰船海上目标跟踪和监测系统的设计也引起了研究人员的广泛关注。近年来,嵌入式操作系统发展迅速,在自动化设备中的应用越来越广泛。本文系统介绍数字信号处理器DSP,并在此基础上结合嵌入式操作系统,设计舰船的海上移动目标跟踪和监测系统,并对其工作原理和跟踪算法进行介绍。     

基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。     

基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究

移动位置跟踪是船舶航行过程中的重要技术,针对当前船舶移动位置跟踪误差大,受环境因素影响大的缺陷,为了提高船舶移动位置跟踪性能,设计了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪方法。首先分析当前船舶移动位置跟踪的研究进展,并描述视频处理技术的船舶移动位置跟踪原理,然后采用分帧技术对船舶移动位置跟踪视频进行处理,并提取船舶移动位置跟踪视频图像特征,通过特征替换提高船舶移动位置跟踪视频质量,最后引入Mean shift算法实现船舶移动位置跟踪,并采用仿真实验对船舶移动位置跟踪效果进行测试,结果表明,基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪精度超过95%,跟踪速度快,获得比当前其他方法整体性能更优的船舶移动位置跟踪结果。     

H∞滤波及数据融合在目标跟踪中的应用

为了解决在强干扰下的目标跟踪问题，本文基于H∞滤波和数据融合的思想提出一个多传感器跟踪算法。与卡尔曼滤波算法相比，本文提出的方法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性。最后的仿真表明了该算法的优良性能。     

H∞滤波及数据融合在目标跟踪中的应用

为了解决在强干扰下的目标跟踪问题,本文基于H∞滤波和数据融合的思想提出一个多传感器跟踪算法.与卡尔曼滤波算法相比,本文提出的方法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性.最后的仿真表明了该算法的优良性能.