红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法

红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。     

体育视频中的运动目标智能跟踪研究

视频运动目标跟踪广泛应用于体育领域中,为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种体育视频中的运动目标智能跟踪方法。首先收集体育视频,考虑体育视频中运动目标的多样性,采用改进背景更新差分法对运动目标进行检测,然后采用卡尔曼滤波算法对运动目标进行跟踪,最后对多个体育视频运动目标进行跟踪实验。结果表明,该方法可以准确、快速地对体育视频中的运动目标进行跟踪,而且运动目标跟踪的实时性要优于其他跟踪方法,为体育视频中的运动目标跟踪提供了一种新的研究工具。     

一种快速目标检测跟踪方法研究与实现

阐述目标检测跟踪详细过程,提出一种近距离复杂背景下使用快速模板匹配方法对运动目标检测跟踪的方法。该方法针对目标的环境,利用高斯-拉普拉斯滤波器预处理,进而对相邻图像的差分图像获取和识别运动目标中心和区域大小,然后利用相关匹配算法并结合改进的十字搜索法对目标进行快速持续的检测跟踪。实验表明该方法是有效的。     

基于运动检测的目标跟踪算法研究

运动目标检测与跟踪主要分为目标检测和目标跟踪,首先摄像机进行图像采集并预处理,然后提取出运动目标特征值与后续图像帧中的区域特征值分析相关性,确定运动目标的运动轨迹。主要介绍了几种基本的目标检测算法和目标跟踪算法,并对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。     

视频图像中的快速人体运动目标跟踪算法研究

为了有效提升视频图像中人体运动目标跟踪的速度和准确性,提出一种基于改进CamShift算法和Kalman滤波器的快速运动目标跟踪算法。首先采用YCbCr颜色模型对典型CamShift跟踪算法的预处理过程进行改进,有效提高了人体运动目标检测的鲁棒性。然后通过结合Kalman滤波器实现运动目标的位置预测。仿真实验结果显示,相比其他基于CamShift的跟踪算法,提出的算法能够有效抑制噪声和背景的干扰,在目标跟踪的效果和准确性上均有一定的提高。     

基于Kalman滤波和Meanshift算法的目标跟踪

如何实现移动目标被其他物体遮挡后,预测其所处位置,并能够实现遮挡结束后恢复目标的跟踪是视频目标检测与跟踪研究方面的一个热点问题。文章将Kalman滤波器对目标位置估计能力与Meanshift跟踪算法相互结合实现视频序列中移动目标检测与跟踪。利用遮挡因子对目标进行遮挡判断,如果没有发生遮挡则使用Meanshift算法进行直接目标跟踪,一旦检测出遮挡则利用Kalman的预测值进行目标新位置的确定,最终实现对运动目标进行跟踪,并通过MATLAB编写程序实现对运动目标的检测与跟踪。     

混合模型的运动目标检测与跟踪算法

针对运动目标检测与跟踪算法计算准确率低、效果差的问题,结合Kalman滤波算法,提出一种基于高斯混合模型的运动目标检测与跟踪算法。对传统的权重更新机制进行改进,以保证背景的持续更新状态。建立高斯混合模型,对运动目标图像进行处理,对图像中的参数信息进行实时更新,在Kalman滤波器的性质影响下进行目标跟踪,将获取的运动目标位置作为信息输入,完成运行并跟踪。在更新的过程中,根据运动目标的状态确定矩阵,目标遮挡也不会影响追踪的效果。结果表明,利用Kalman滤波器对运动目标进行跟踪,可以取得良好的运动目标跟踪效果。     

目标基视频编码中的运动目标提取与跟踪新算法

自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术.本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法.首先,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割.将二者所得结果进行投影运算,得到最终运动目标.最后提出一种运动目标跟踪新算法,能对目标进行有效的跟踪.实验结果说明了本文算法的有效性.     

基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法

为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置.同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法.实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性.     

运动红外单站跟踪空中目标的方向估计方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息.运动红外探测器所测量的运动目标不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪.针对这一问题,提出了运动红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法:该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信患,根据假设的目标运动模型,直接对目标航迹方向进行...     

超高速运动目标回波及其对雷达检测的影响

超高速运动目标是现代雷达目标检测中遇到的新情况。文中建立了超高速运动目标的回波模型，得出其信号模型是一多项式调频信号。根据超高速运动目标回波信号的特点，给出了先进行多普勒处理再进行脉冲压缩的超高速运动目标检测方法。分析了目标的超高速运动对雷达目标检测的影响，并对理论分析进行了仿真验证。最后给出了问题的解决方向。     

基于多特征融合的弱小运动目标识别

利用单个特征识别强噪声中的弱小运动目标,常因所提取的目标特征与噪声特征易混淆而导致高的虚警率.提出一种新的基于多特征融合的弱小运动目标识别方法.分析了弱小运动目标的连续相关性、面积及质心位置偏移这三个特征的可靠性及提取方法,对获取的特征值进行归一化后采用多特征融合的方法构造更具有鲁棒性的联合特征,确定了以具有最大多特征融合值为真实目标的决策方法.通过与采用单一特征的目标识别方法进行比较,证明了提出的多特征融合方法能更准确地识别弱小运动目标.     

基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪

针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪.     

基于毫米波InISAR成像的运动目标探测与定位

介绍了基于运动补偿的运动目标ISAR成像方法,将雷达成像的概念引入到低信噪比运动目标探测的过程中,在成像的同时获取目标的径向和横向运动速度,采用多基线图像干涉处理的方法完成运动目标的定位和横向尺寸估计.建立了运动目标成像几何模型,给出了多天线时分复用接收机的通道间信号补偿方法,以及多基线相位解缠实现不模糊干涉测角定位的方法,分析了信噪比对图像干涉定位精度的影响.利用仿真数据和实际数据验证了本方法的有效性.     

距离选通技术在运动目标激光主动成像中应用

激光主动成像系统已被广泛应用,但是大多系统都是针对静止目标,在实际应用中对运动目标成像时受到限制。文中首先阐述了针对静止目标的激光主动系统,然后分析了运动目标成像时与静止目标的不同,分析了相对运动和固定焦距的光学系统的离焦效应,构建了3种运动目标激光主动成像体制,最后,在对静止目标成像的基础上,采用红外热像仪在大视场内跟踪目标,测距机实时测量距离信息的方式,建立了基于距离选通的运动目标激光主动成像系统。实验获得了距离500 m,运动速度为5 m/s气球运动目标的图像,突破了合作目标及多点定位的限制,为进一步跟踪快速运动目标提供了借鉴,同时也对运动目标激光三维图像的获取与处理研究提供了基础。     

SAR图像动目标特性分析及仿真

SAR动目标特性及原始回波的仿真研究是SAR研究领域的一个热点。文中分析了运动目标参数以及波长和多普勒带宽对运动目标成像的影响,提出了一种分别使用RTPC方法和改进2D FFT方法仿真动目标和场景目标的SAR原始回波信号合成方法。经过对多波段和对应不同多普勒带宽的运动点目标进行仿真和成像,所得结果和理论分析相符,验证了理论分析的正确性。通过对合成目标的仿真和成像,点目标在背景中的位置符合预定要求,而且其中动目标参数对成像造成的影响符合理论分析,验证了该方法的有效性。     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

基于视频序列的运动目标追踪算法

介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。     

Optimal strategy selection approach of moving target defense based on Markov time game

For the problem that the existed game model was challenging to model the dynamic continuous characteristics of network attack and defense confrontation effectively,a method based on Markov time game was proposed to select the optimal strategy for moving target defense.Based on the analysis of the attack and defense confrontation process of moving targets,the set of moving target attack and defense strategies was constructed.The dynamics of the single-stage moving target defense process was described by time game.The randomness of multi-stage moving target defense state transformation was described by Markov decision process.At the same time,by abstracting the use of resource vulnerability by attack-defense participants as the alternation of the control of the attack surface,the versatility of the game model was effectively guaranteed.On this basis,the existence of equilibrium was analyzed and proved,and the optimal strategy selection algorithm was designed.Finally,the practicality of the constructed model and the effectiveness of the algorithm are verified by an application example.     

基于逻辑推理的地面目标融合算法研究

研究了基于地面传感器的地面运动目标数据融合问题。依据地面运动目标的类型和传感器上报的数据,应用Dempster-Shafer证据理论对地面运动目标进行身份识别。分析了地面运动目标跟踪的典型场景,采用逻辑推理方法进行目标跟踪。针对目标轨迹为折线的情况,选择最小二乘法进行目标的轨迹平滑。实际运行结果表明,地面运动目标数据融合算法是有效的。