复杂地物背景下红外弱小目标跟踪算法

复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种基于人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。     

基于双核协同学习模型的红外目标跟踪算法

在红外目标跟踪中,如何鲁棒地跟踪上目标,对提升武器装备战斗力意义重大.本文在核相关目标跟踪算法(KCF)的基础上提出了一种有效的多特征协同学习核相关红外目标跟踪算法,该算法通过KCF模型将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与Haar-like特征整合到一个框架中,解决了单一特征不足以表征目标外观变化,同时大大提升了红外目标跟踪的准确性与稳定性.同时,本文也提出了一种自适应学习因子策略,增强了模型的泛化能力.大量定性定量实验结果表明本文所提算法在重叠率准则(OR)和跟踪中心误差(CLE)准则上超过现有大多数算法,同时其跟踪速度也超过大多数算法.     

复杂场景中战斗机的鲁棒跟踪算法研究

为进一步适应复杂环境及战斗机自身状态的变化,提高目标跟踪算法的跟踪性能,在TLD算法框架下对其进行改进.首先,将改进了的SIFT特征匹配算法与TLD算法中的光流法相结合,根据战斗机的不同状态及周围环境自适应地选择相应算法,提高算法的鲁棒性和对复杂环境的自适应能力;其次,引入粒子滤波进行优化,实时预测战斗机状态并缩小检测范围,在降低计算难度的同时提高跟踪速度和持续性;最后,设置置信度检测以有效解决误判问题,提高跟踪精度.实验结果表明,当战斗机处于复杂场景或自身状态变化较大时,改进算法取得了优于参考算法的跟踪性能,可以满足长时间鲁棒跟踪的要求.     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

一种新的红外目标跟踪算法

给出了一种基于独立分量分析的红外目标跟踪新算法.在红外序列图像的第一帧中,依据目标的尺寸和大概位置选择目标区域,进行独立分量分析得到目标矩阵.在后序图像中选取跟踪区域,将其在独立分量上投影得到跟踪矩阵.利用实际目标区域所得跟踪矩阵和目标矩阵的夹角最小这一特点,进行目标跟踪,在目标被遮挡、形状变化和背景发生变化等复杂环境下取得了较好的跟踪效果,与传统方法比较,有较好的适应性.     

一种快速多人脸跟踪算法

提出一个基于肤色的快速多人脸跟踪算法.利用多个CAMShift跟踪器实现多人脸跟踪,提出最优排序法和目标消除法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息和表决制解决了相邻两帧中人脸的对应问题.为进一步提高整个算法的跟踪速度和鲁棒性,引入卡尔曼滤波器对目标进行预测.实验结果表明,该算法可实时稳健地实现多人脸跟踪.     

快速机动目标跟踪算法研究

根据空间目标作匀速转向运动的特点,提出了一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法,在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪。仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。     

基于Struck算法的遮挡目标跟踪

Struck算法是近年来综合性能较优的视觉目标跟踪算法,但对于较大比例遮挡或全部遮挡情形,算法性能下降明显.通过对Struck算法的分析发现,当遮挡出现时算法分类器会引入错误信息,从而导致跟踪失败或者跟踪漂移.在Struck算法框架的基础上加入遮挡判断机制,在检测到较大比例遮挡后停止分类器更新,并通过缩放搜索样本的尺寸解决目标尺寸快速变化导致的遮挡检测虚警;对于具有一定运动信息的目标,通过卡尔曼滤波器进行预测解决目标全遮挡后的持续跟踪.实验证明,提出的算法框架对遮挡情形下的目标跟踪具有较高的鲁棒性.     

一种蜂窝网中的跟踪算法

移动台定位技术是未来移动通信的方向。为了实现动态连续定位跟踪服务和提高定位精度,提出了一种在蜂窝网络中非视距（NLOS,Non-line of Sight）环境下对移动台（MS,Mobile Station）的定位跟踪算法。在用经典定位算法获得定位初始估计值后,利用卡尔曼滤波器对移动台的初始位置估计值进行修正,并配合检测门限对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够实现对移动台动态定位跟踪,并且取得了良好的效果。     

红外复杂背景中一种融合两类跟踪框架优点的小目标跟踪算法

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalman滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统Mean-shift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalman滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.     

改进的Camshift与Kalman融合的目标跟踪算法

Camshift算法主要利用物体的颜色信息进行跟踪,在复杂背景条件下容易造成目标的跟丢,且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失效。本文提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先将目标图像的HSV模型的三个分量进行加权建立一种新的目标颜色模型,然后由对整帧图像计算反向投影改为比搜索窗口稍大的区域计算反向投影,减少了相似背景的干扰。同时为了解决遮挡问题,结合了Kalman滤波器,有效地预测了目标的位置。实验表明,本算法能够避免背景颜色干扰和解决遮挡问题,实现了对运动目标准确跟踪。     

复杂环境下基于自适应粒子滤波器的目标跟踪

提出一种基于目标颜色特征的自适应粒子滤波算法,在非遮挡情况下,根据运动预测的准确程度自适应选择粒子数量和运动模型中高斯噪声的方差,保证跟踪的实时性和粒子的有效性;遮挡情况下改变目标的运动模型,使粒子只做布朗运动,并且各粒子经均值漂移算法的一步迭代进行优化,从而可以减少粒子数量以及更快恢复正确的跟踪.实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

仅有角度量测的红外机动目标跟踪

针对红外机动目标跟踪仅有角度量测的特点,引入了基于修正球坐标系的扩展Kalman 滤波器,并对目标状态模型及其线性化方程进行了推导,建立了扩展Kalman 滤波方程 组。     

基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法

目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。     

一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法

针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。     

一种改进的meanshift运动目标跟踪算法

为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题以及目标被大面积遮挡而引起目标丢失的问题,提出了一种改进的meanshift运动目标跟踪算法。该算法利用harris角点检测法快速地提取目标的角点特征,并将这些角点嵌入到meanshift算法的迭代条件中进行目标搜索,然后结合卡尔曼滤波原理预测目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。     

卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用

针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的精度,验证了扩展卡尔曼滤波方法在被动目标跟踪中的有效性。仿真结果表明,目标参数估计的精度与观测的目标方位角变化率有关,变化率越大,估计误差越小。     

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。     

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。