高分辨率多传感器融合图像跟踪系统的设计与实现

为了提高图像处理器目标跟踪的准确度和对复杂环境的适应能力,设计了一种CPCI架构的多传感器融合图像跟踪系统。针对高分辨率高帧频图像的采集、目标搜索与跟踪,设计并实现了以FPGA+DSP为核心的嵌入式图像处理平台,采用CPCI标准总线作为数据共享通道,由嵌入式图像处理平台完成实时计算,数据中心完成跟踪结果的数据融合和系统综合控制。实验结果表明：系统可以实现多路不同分辨率CameraLink图像或HD-SDI图像的采集和融合跟踪处理,该架构处理能力强,可扩展性高,结构紧凑,为图像融合跟踪系统提供了一种可靠的解决方案。     

多传感器自主跟踪中的数据融合方法

为了提高光电跟踪系统的稳定性和自主跟踪能力,对多传感器数据融合算法和数据的有效性估计进行研究,提出一种多传感器自主跟踪算法。首先按照统计学方法,实时估计各传感器数据的误差协方差。然后按照均方误差最小准则,对各路数据进行融合。将最小二乘多项式拟合法和记忆衰减因子应用到误差协方差估计中,提高了融合结果的可信度。最后,提出一种多传感器跟踪数据切换策略,自动选择有效传感器数据中置信度最高、跟踪效果最优的一路数据,从而实现自主稳定跟踪的目的。实验结果表明,使用改进后的数据融合算法比原始方法的最终传感器选择结果正确率提高37.5%左右。在几种典型的传感器数据异常情况下,该数据融合算法和多路数据切换策略能够完成自主跟踪的目的。