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基于双DSP的大视场红外目标实时检测与跟踪系统设计 总被引:1,自引:1,他引:1
研制了一种基于双DSP(TMS320C6414)的大视场红外目标实时检测与跟踪图像处理系统。该系统采用双DSP的流水并行处理方式对大视场红外图像进行实时处理,检测出小目标并进行跟踪。文章分析了系统中图像采集、图像处理的工作原理和流程。并在此系统上运行大视场红外图像的目标检测与跟踪算法,试验表明目标检测与跟踪效果明显。 相似文献
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近些年,红外成像技术快速发展,红外图像具有背景复杂、信杂比低、目标尺寸小等特点,为多运动目标的实时检测跟踪带来了挑战。该空基红外小目标检测与跟踪系统的构建包含三个部分:数据集制作、小目标检测和多目标跟踪。首先使用条件对抗生成网络和图像融合算法生成的仿真数据与真实数据相结合,搭建了红外小目标数据集;其次,小目标检测方面,采用了基于YOLOv3-tiny检测器进行红外小目标检测;多目标跟踪方面,采用了基于卡尔曼滤波算法和匈牙利算法的多目标跟踪方法;最终,在满足实时性的要求下,系统取得了较好的效果。 相似文献
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研究图像检测优化问题,在传统的图像目标跟踪中始终选用起始帧作为目标模板,没有根据实际情况实时更新目标模板,容易导致目标跟踪识别错误.针对图像目标识别跟踪缺乏全自动智能跟踪的难点问题,提出了在一定变化条件下运动图像目标的全自动识别跟踪方法.首先,在目标检测中为了提高实时性,采用了一种特殊形式的帧间差分算法对目标进行检测;其次,为有效抑制噪声和增强图像目标,在确定目标模板的过程中加入了图像形态学算法;最后,利用改进的均值漂移算法,根据巴氏系数相对量的变化情况实时更换目标模板,实现对目标全自动跟踪.经过仿真表明,利用改进的图像处理方法实现了在外部干扰条件下目标的自动检测识别和跟踪,并具备对图像目标的全自动跟踪能力,速度较快,为图像目标检测系统的设计提供了依据. 相似文献
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本文研究了基于Matrox图像采集卡的智能安防监控系统的总体解决方案,硬件设计部分详细叙述了该系统的图像采集模块设计和云台控制模块设计.通过对摄像机采集的图像进行运动目标的跟踪分析.产生控制信号,控制承栽摄像头的云台运动.以实现运动目标的跟踪:软件设计部分.针对运动目标的检测跟踪各种跟踪方法,详细研究并实现了基于时间差分的运动目标检测方法.完成了系统整体软件设计.实践证明,该系统具有较好的检测效果. 相似文献
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基于全方位视觉的多目标跟踪技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速准确地检测并跟踪多目标对象, 提出了一种基于全方位视觉的多目标对象跟踪方法. 首先采用全方位视觉传感器(ODVS)实时地采集现场360°全景视频图像;接着融合运动历史图像算法(MHI)和运动能量算法(MEI)实现了快速高效的MHoEI(Motion History or Energy Images)自动跟踪算法, 对多目标对象进行检测和跟踪;最后, 本文采用面向对象技术融合目标对象进行匹配跟踪实验结果表明本文提出的方法能较好地跟踪多目标对象, 具有鲁棒性高、运算量小、便于硬件实现、高效等优点. 相似文献
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在改进Top-hat变换的基础上,设计并实现了一种基于FPGA的红外小目标实时稳定的跟踪系统。针对经典Top-hat变换对小目标检测的局限性,提出一种改进的Top-hat变换并将其用于对图像中小目标的增强。在此基础上,通过对视频序列中目标的运动估计和基于特征滤波器的空间滤波,稳定有效地计算出小目标的位置。为了将算法移植到FPGA芯片以获取实时的小目标跟踪效果,完成了系统的整体架构设计,并针对模板窗口运算在FPGA内实现的传统方法效率低的特点,设计一种基于FPGA的新型模板窗口计算方法,应用于相关的算法模块中。实验结果表明:系统可以获得良好的检测与跟踪效果,而且能够在20 ms内完成目标位置的计算,满足小目标跟踪的实时性要求。 相似文献
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运动目标的检测及跟踪技术广泛应用于军事与民用领域。传统基于PC的目标跟踪系统不能满足对体积、功耗及便携性的需求,基于ARM处理器S3C2440A和嵌入式Linux操作系统构建了一个比较完整、实用的目标跟踪系统。该系统利用摄像头采集运动目标图像,处理器进行数字图像处理,LCD显示跟踪目标。阐述了实现原理及图像获取、目标检测、图像分割和目标跟踪算法程序流程。通过实际测试,该系统能满足对低速运动目标的检测、识别和跟踪,且具有较好的实时性和稳定性。 相似文献
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提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。 相似文献
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JIN Sheng-xi 《数字社区&智能家居》2008,(12)
"红外小目标检测"技术是红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前军事领域的一项重要研究课题。目前红外小目标的检测技术的发展方向是研究一种运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测算法。 相似文献
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对红外图像中的目标进行检测和跟踪是精确制导武器中非常困难的也是急需解决的难点之一,针对红外图像的特点,提出了一种新的用于红外图像序列弱小目标检测和跟踪的处理方法,并首先探讨了完备格下的图像连通性,其重构滤波器具有简化图像,并能保证轮廓完整的特性。该新方法包括帧内处理和帧间处理,其中帧内处理使用灰度级重构tophat滤波器实现背景去除和图像简化,再结合目标的灰度、形状、面积信息完成图像分割;帧间处理使用目标的空间、时间运动信息实现序列的目标检测和跟踪。仿真实验结果表明,这种方法在检测和跟踪红外图像中的弱小目标时,具有有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。 相似文献
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Improved infrared small target detection and tracking method based on new intelligence particle filter 下载免费PDF全文
Track‐before‐detect algorithm based on the particle filter algorithm has the problems of low tracking precision, poor particles, and requiring a large amount of particles to be calculated in a low signal‐to‐noise ratio, which is difficult to meet the accuracy and speed required by the modern infrared search and tracking system. In this paper, an improved infrared small target detection and tracking method based on a new particle filter is proposed. This is where particles are used to represent an individual bat to imitate the hunting process of bats. By adjusting loudness, frequency, and impulse emissivity of a particle swarm, the optimal particle at that time is followed to search in the solution space. In addition, the global search and the local search can also be dynamically switched to improve the quality and distribution of the particle swarm. The performance of the proposed algorithm is tested in a simulation scene and the real scene of the infrared small target detection and tracking. Experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the infrared searching and tracking system. 相似文献