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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。 相似文献
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针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。 相似文献
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针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹.通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测.结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法.最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度. 相似文献
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针对混合运动模式下目标数量及目标运动速度范围等多项先验信息缺乏状况下的复杂航迹起始问题,提出一种基于最大置信度的多目标检测算法。该算法借鉴动态规划技术中的能量积累思想,并充分利用了传感器信号强度信息。在粗起始阶段利用扩展搜索算法生成候选航迹,并利用模型粗匹配的方法将候选航迹大致分为直线运动及曲线运动两种类型。在航迹确认阶段,采用基于信号强度信息的概率多假设跟踪算法,通过计算最优状态估计值获得量测点属于某一目标的最大置信度,并依据最大置信度确认目标量测。仿真实验结果表明,该方法实时性强,不仅能对多目标航迹准确起始,也可以有效避免概率多假设跟踪算法由于初值质量差而导致的错误跟踪现象。 相似文献
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为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波( MMPF)相结合的检测前跟踪( APF-MMPF)算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。 相似文献
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运动目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
《电子技术与软件工程》2016,(24)
随着视频监控技术的不断发展和视频监控系统的广泛应用,目标跟踪是近年来一个重要的研究课题,目标跟踪技术是监控系统中最重要、应用范围最广的技术之一,目标跟踪技术的实现依托于目标跟踪算法。运动目标跟踪算法具有广泛的研究价值和挑战性。本文对当前主流的运动目标跟踪算法:Kalman滤波算法、Mean Shift算法、粒子滤波算法等进行了研究,归纳总结了每种跟踪算法的优缺点、适用性和局限性,通过对跟踪算法的分析对运动目标跟踪技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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针对飞行器航迹规划问题, 对基本粒子群算法进行了改进, 提出一种基于病毒粒子群优化算法的飞行器航迹规划方法。该方法结合生物病毒进化系统理论, 在基本粒子群算法中引入病毒种群, 通过执行反向代换和转导算子两种操作, 利用病毒的水平感染和垂直传播能力来维持主群体粒子种群和病毒种群之间的信息交换, 保证了航迹规划中粒子个体的多样性, 提高了算法的局部搜索能力, 解决了基本粒子群优化算法容易使粒子陷入局部最优、收敛速度慢的问题。仿真实验结果表明, 在相同的约束条件下, 所提出的方法能够更快更有效地生成满足要求的航迹。 相似文献
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基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题.提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标.在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性.利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率.抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。 相似文献
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基于顺序形态滤波的运动点目标检测 总被引:7,自引:2,他引:5
为解决低信噪比快速运动点目标的检测问题,文中提出了一种基于顺序形态波波的点目标检测算法。首先采用百分位p=1的中面序形态滤波提取目标的广义内边缘,找出少量候选运动目标点,然后利用图像流模型建立 建立目标的运动约束议程,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹的一致性 原则,在多帧连续图像中检测出真实的目标运动轨迹。实验结果证明,该方法能够快速、可靠检测信噪比小于3的运动点目标。 相似文献
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红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究 总被引:26,自引:3,他引:23
研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出侯选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法。模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。 相似文献
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提出了一种基于时-空域集成判决的序列图像中微小运动目标检测方法。首先,将背景杂波抑制后的残差图像沿时间轴进行累加,形成组合帧,在组合帧中经过二元假设门限判决,检测出疑似目标;然后,只对疑似目标按可能的运动方向进行空域能量集成;最后,对目标轨迹进行统计判别。算法的性能分析和实验仿真结果表明,该方法在保证较高检测概率的同时,大大减少了运算量,有利于实时实现。 相似文献
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基于局部特征统计的小目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。首先对图像的局部区域灰度概率进行统计,通过阈值分割,去除图像中缓慢变化的背景和弱的边缘,得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像,然后利用残留图像内各点的局部方向信息测度的差异,进一步剔除强的边缘点。最后通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点中检测出来。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标,适合于实时和多目标的检测。 相似文献
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基于快速独立分量分析的红外运动小目标的检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外图像运动小目标的特点,将包含复杂背景和运动小目标的图像序列视作混合信号,目标可视作为其中一个独立分量,应用快速独立分量分析(FastICA)将此独立分量从混合信号中分离出来,以检测出运动小目标。试验结果表明,此分析方法简单,速度快,适应性较强。 相似文献
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雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方
法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。 相似文献