光电跟踪测量系统多传感器融合跟踪设计与实现

本文从多传感器结构设计、融合跟踪算法两方面,进行了光电跟踪测量系统多传感器融合跟踪的设计与实现方法研究。设计了一套集可见光测量、红外测量和激光测量为一体的光电跟踪测量系统,实现了适应不同环境背景下的单站定位测量功能。     

红外成象制导跟踪算法

常用的光电跟踪方式有三种,即红外、电视及激光跟踪。红外跟踪分为成象跟踪和非成象跟踪。非成象跟踪技术包括调制盘、扫描及脉冲跟踪。成象跟踪目前有两大类:前视红外系统和红外凝视系统。成象跟踪算法基本上分两种:波门跟踪算法和相关跟踪算法。波门跟踪算法又分为边缘、双边缘中心、区域平衡和形心跟踪算法。本文详细论述了成象跟踪算法及其优缺点,并列举了它们在战术武器中的应用。介绍了几种新的成象跟踪算法,如智能自适应波门跟踪器、点模式模糊松弛匹配成象跟踪算法、差分图象跟踪算法等。文中还指出了红外成象跟踪算法的发展趋势及其在现代战争中的重要地位。     

基于红外辐射信息的IRST系统机动目标跟踪算法

传统的IRST(红外搜索与跟踪)系统是一个仅有角测量的系统,对于目标距离是不可观测的。文中增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,使其成为一个距离可观测系统,并在此基础上,建立了目标的观测模型,推导出了机动目标跟踪的EKF跟踪算法。通过跟踪一个机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,结果表明：本算法对机动目标能进行有效的跟踪,而且跟踪精度也是令人满意的。     

红外与激光主/被动联合跟踪算法

文中针对单站红外被动式跟踪存在可观测性问题,提出红外与激光主／被动单目标联合跟踪方法。该方法首先针对三维空间任意机动目标的跟踪问题,将参考文献[1]给出的一维机动目标“当前”统计模型推广到三维情况,得到三维情况下跟踪任意机动目标的状态方程和跟踪系统的非线性测量方程,然后对红外探测器测量的角度信息和激光测得的距离信息进行融合对准,得到正确的测量值。最后,提出扩展的自适应卡曼滤波算法并进行了仿真研究。仿真研究表明方案可行,可同时对三维空间目标的位置、速度、加速度进行估计。     

一种复杂背景下红外目标稳定跟踪算法

针对红外单目标在长期跟踪过程中的强背景干扰、遮挡、形变以及目标特征信息减弱等实际问题,提出了一种基于跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)框架的红外目标稳定跟踪方法。该方法在压缩跟踪算法(Compressive Tracking,CT)的基础上替换广义的类Harr特征为HOG特征,引入互补随机测量矩阵,优化纹理和灰度特征信息的权重,同时引入卡尔曼滤波器记录空间上下文位置信息,以解决CT算法和TLD算法在目标被遮挡时的跟踪失效和全局检索问题。基于TLD算法框架和改进CT算法相结合的红外图像跟踪算法有效地解决了遮挡和强干扰问题,提升了算法的跟踪准确性和长期跟踪稳定性。实验结果表明,本文提出的算法在红外地面环境中能较好地实时稳定跟踪并保持良好的准确性和鲁棒性。     

红外与激光主/被动联合跟踪算法

针对单站红外被动式跟踪存在不可观测性问题，提出红外与激光主／被动单目标联合跟踪方法。该方法首先针对三维空间任意机动目标的跟踪问题，将参考文献[1]给出的一维机动目标“当前”统计模型推广到三维情况，得到三维情况下跟踪任意机动目标的状态方程和跟踪系统的非线性量测方程。然后对红外探测器测量的角度信息和激光测得的距离信息进行融合，得到正确的测量值。最后提出扩展的自适应卡尔曼滤波算法并进行了仿真研究。仿真表明；方案可行，可同时对目标三个空间坐标轴的位置、速度、加速度进行估计。     

基于Camshift算法的红外测量目标跟踪方法

针对红外测量目标图像灰度分布不均衡、边缘灰度梯度小、有效信息范围窄,导致在应用Camshift算法对红外测量目标跟踪时不能准确检测目标区域的问题,文章利用红外测量图像相邻帧灰度分布的连续性,按照目标判读的具体要求,通过目标跟踪结果重定位的方式,解决了此方法在跟踪结果中目标图像范围不稳定的问题,实现了测量图像的连续稳定跟踪。实验结果表明:此方法能够提供准确的目标范围,跟踪稳定,执行效率高,且方法具有较好的自适应性,易于实现。     

红外跟踪测量系统的脱靶量误差分析与修正

为了能在外场对红外跟踪测量系统的脱靶量误差进行快速的检测修正,分析了脱靶量误差的主要来源,并建立了脱靶量误差的数学模型;根据这一模型,提出了一种基于场景的脱靶量误差系数的计算方法;该计算方法引入了SIFT特征点的提取算法和基于多假设跟踪的航迹管理算法,通过目标函数的最优化得到误差系数的最优估计,最终对脱靶量误差进行了修正。实验结果表明,该方法能有效地修正红外跟踪测量系统脱靶量的系统误差。     

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

多传感器跟踪起始融合技术

本文提出了一种多传感器跟踪起始算法。该算法使传统的选通方法与基于对数似然比测试数据融合法结合，并有效地解决了遗漏的测量问题。讨论了将所提出的方法用于舰载雷达和红外传感器低仰角跟踪起始的问题。还介绍了这种算法的性能同与ＡＮＤ算法的性能相比较的模拟结果。     

一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法

均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法．在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法．但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健．为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案．同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间．实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的．     

基于帕尔帖效应的动态红外迷彩的机理与实现

相关跟踪算法是红外成像末制导阶段的一种重要跟踪算法,针对该算法,提出一种动态红外迷彩伪装技术,该技术是可控的新型红外伪装手段,它是通过迅速降低目标与背景红外图像帧与帧之间相关度,从而使红外跟踪系统对地面目标的跟踪丢失。在分析红外跟踪系统的相关算法及动态红外伪装原理的基础上,研究了一种基于帕尔帖效应的半导体制冷/制热技术和计算机控制技术的动态红外迷彩伪装技术,并研制了一套实现动态红外迷彩伪装的原理样机。最后,对该样机进行了综合测试和深入分析,结果表明:该样机的相邻两帧红外图像的相关系数均小于0.7,且次高峰与最高峰比较相似,因此该技术可以有效对抗红外系统的相关跟踪。     

基于多模型融合的红外序列跟踪算法

作为一种新型图像获取技术,热红外技术能避免光照强度和背景颜色对目标提取的影响。当前利用热红外序列进行目标跟踪的算法大多结合可见光和热红外图像。针对这种局限性,提出了一种纯粹基于热红外序列的跟踪算法。首先,通过改进的码书算法和灰色预测模型,对序列中的背景信息和运动目标的运动方向进行建模;然后,将建模结果结合到压缩跟踪算法中,通过自适应的方法使背景信息、运动信息以及目标特征信息在跟踪过程中互相补充,消除跟踪算法对于可见光图像的依赖性,减少由于目标纹理特征不明显而对跟踪效果产生影响。实验证明,经改进的跟踪算法处理速度快,正确性得到了明显的提高,能更好地适应热红外序列的特点。     

基于KL散度与通道选择的热红外目标跟踪算法

为了解决单一跟踪器无法有效应对复杂背景及目标外观的显著变化,对于热红外目标跟踪准确度不高的问题,基于全卷积孪生网络提出了一种多响应图集成的跟踪算法用于热红外跟踪。首先,使用预训练的卷积神经网络来提取热红外目标的多个卷积层的特征并进行通道选择,在此基础上分别构建3个对应的跟踪器,每个跟踪器独立执行跟踪并返回一个响应图。然后,利用Kullback–Leibler（KL）散度对多个响应图进行优化集成,得到一个更强的响应图。最后利用集成后的响应图来确定目标位置。为了评估所提算法的性能,在当前最全面的热红外跟踪基准LSOTB-TIR（Large-Scale Thermal Infrared Object Tracking Benchmark）上进行了实验。实验结果表明,所提算法能够适应复杂多样的红外跟踪场景,综合性能超过了现有的红外跟踪算法。     

基于积分边缘强度局部均值的红外目标跟踪

针对红外目标跟踪问题,提出了在粒子滤波跟踪框架下,采用积分边缘强度局部均值作为红外目标特征的跟踪算法,不仅提高算法的跟踪精度,还提高算法的实时性。红外目标跟踪仿真试验比较表明该算法是稳健的,能够对红外运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题, 提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法, 建立一种自适应红外目标模型, 以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明, 该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标, 且实时性强, 准确率高, 鲁棒性好。     

低信噪比红外成像制导跟踪算法研究

根据红外图像成像的特点,对低信噪比红外图像进行了分析,提出了基于背景抑制的预处理方法；总结了在不同的作战环境和要求下红外成像制导常用跟踪算法的相关跟踪和对比度跟踪,并对这两种算法的适用范围及跟踪效果作了对比。     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题,提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法,建立一种自适应红外目标模型,以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明,该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标,且实时性强,准确率高,鲁棒性好。     

红外数据辅助的GM鄄PHD 滤波工程优化算法

利用红外传感器优异的方位精度特点,解决随机有限集的高斯混合-概率假设密度(GM-PHD)算法在工程应用中存在的问题,提出一种在两方面对目标跟踪进行优化的方法。首先,红外传感器确定新生的目标起始信息,形成新生目标随机集初始值;其次,红外数据在目标跟踪过程中实时修正高斯权值,确保算法运行的稳定性;最后,经仿真验证文中算法目标跟踪效果得到大幅度提升。