基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型(IMM)的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计.在工程上,将基于CV和"当前"统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果.     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

径向基粒子滤波状态跟踪测量算法

状态跟踪测量的过程噪声降低了目标信噪比,增加了自适应滤波跟踪的难度。当误差较大时,基本粒子滤波算法的预测累积误差效应将导致系统发散。无迹粒子滤波算法利用无迹卡尔曼滤波提高重要性函数估计精度,减少后验概率密度分布误差,但同时也将大幅增加运算时间。提出一种基于径向基函数网络(RBFN)的改进型粒子滤波算法PF-RBF,利用RBFN通过目标状态观测值和全局预测值拟合状态变化趋势,更新各粒子状态,提高先验概率密度分布估计精度,消除过程噪声引起的估计误差。与无迹粒子滤波(UPF)算法相比,该算法无需构造无迹卡尔曼滤波(UKF)重要性函数,提高了运算速度。机动目标跟踪试验表明,径向基粒子滤波算法在线性和非线性观测方程下的状态跟踪测量精度和算法稳定性均优于UKF、PF和UPF算法,可有效实现对状态变化的实时鲁棒跟踪。当参与运算的粒子数增加时,PF-RBF算法执行时间的增长速率较UPF算法更低,可满足高精度状态跟踪应用。     

利用自适应卡尔曼滤波实现光电跟踪中的复合控制

为了在光电跟踪控制系统中实现复合控制以提高跟踪精度,构建了基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制结构。首先,利用跟踪脱靶量数据和仪器位置数据合成目标角位置数据;然后,利用模型自适应卡尔曼滤波算法对目标角位置数据进行滤波估计以获得目标角速度信息;最后,将目标角速度信息前馈到速度回路,从而构成复合控制系统。实验结果表明:采用复合控制结构后,目标跟踪精度提高了50%。基于模型自适应卡尔曼滤波算法的复合控制技术能够在保持原反馈控制系统稳定性的条件下提高跟踪精度。     

基于视觉的机动目标定位跟踪的滤波算法

在视觉定位系统中，由于各种噪声的影响，运动目标的三维位置和姿态的计算精度受到一定限制。为了提高运动物体的定位跟踪精度，提出了一种有效的滤波算法。和已有的方法相比，这种算法具有以下两个特点：第一，不再局限于平缓运动的物体，它对于未知运动规律的机动目标同样有效，第二，由于避免了扩展卡尔曼滤波器的使用，滤波复杂度有所下降。通过分析噪声对位姿计算误差的影响，建立了一组描述位姿测量值和真实值关系的线性测量方程。然后，分别给出了两种滤波算法：基于有限记忆的检测自适应滤波和基于数值微分模型的卡尔曼滤波。在检测自适应滤波算法中，给出了分别适用于快机动和慢机动的最优机动检测函数。一旦检测出机动发生，系统采用有限记忆滤波进行矫正。在第二种滤波算法中，系统采用数值微分技术构造出了描述机动目标运动行为的鲁棒估计模型。并且，引入了衰减因子，以防止滤波器的发散现象。该衰减因子可以根据位姿计算值自适应估计。最后，通过伪贝叶斯估计算法，将两种滤波器进行数据融合，有效的降低了机动时刻位姿估值的误差抖动，进一步提高了定位跟踪精度。仿真结果验证了本算法的有效性。     

一种带渐消因子的自适应“当前”统计模型

光电经纬仪对目标跟踪时,目标突发机动时的跟踪效果较差.为此设计了一种带渐消因子的自适应"当前"统计模型.引入渐消因子增强其对突发机动的自适应跟踪能力和其鲁棒性,改进的"当前"模型改善了普通"当前"模型对一般机动目标的跟踪性能.仿真结果表明,和一般"当前"统计模型算法相比,本文提出的算法明显提高了对目标突发机动的跟踪性能.     

智能子弹对声目标CACEMD-VDAKF跟踪算法研究

为了研究智能反坦克子弹药(BAT)对声目标机动检测与跟踪的问题,推导了适合智能子弹药系统的MUSIC估计算法,并计算了声信号的空间方位谱及功率谱,提出了一种针对信号几何窗口的变量--当前平均改变能量(current average change energy,CACE),利用该变量推导了基于当前平均改变能量的机动检测算法,将此算法与机动目标跟踪变维自适应Kalman滤波模型相结合,得到了基于当前平均改变能量的机动检测与变维自适应Kalman滤波算法(CACEMD-VDAKF);通过半实物仿真实验,计算了目标在不同运动状态下的空间功率谱和方位谱,证实了该算法对声信号处理的可行性,MATLAB仿真结果验证了CACEMD-VDAKF算法对二维声目标跟踪的有效性及稳定性.     

基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的红外目标跟踪算法研究

针对背景杂乱、遮挡、热交叉以及目标形变等复杂跟踪场景下目标跟踪算法出现性能严重退化问题,提出一种基于自适 应标签和稀疏学习相关滤波的实时红外单目标跟踪算法。 首先,根据目标响应情况自适应地构造样本标签,通过自适应标签训 练提升相关滤波器的分类能力,抑制干扰区域对跟踪模型的污染。 其次,加入稀疏学习策略,通过目标响应 L1 范数抑制复杂跟 踪场景下目标响应多峰分布,提高跟踪算法的鲁棒性;与基线算法相比,该算法精度和 AUC 分别提升了 19. 3% 和 39. 8% 。 在数 据集 GTOT、RGBT234 和 VOT-2016TIR 上的实验结果表明,该算法对上述复杂跟踪场景具有良好的应对能力,运行速度超过 35 fps,综合性能优于对比跟踪算法。     

应用自适应多测量融合粒子滤波的视场跟踪

针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建立运动光流直方图模型,并与颜色相融合建立多观测模型。将单观测估计状态粒子区域与融合估计粒子区域的质心距离作为单观测模型贡献率度量因子,定义了观测权值自适应策略,实现了粒子观测模型与跟踪目标状态特征的同步变化;通过建议重采样函数对粒子落入低观测似然时进行有效的采样补偿,增强了跟踪的鲁棒性。实验结果表明,本算法能够有效地解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于场景变换而导致跟踪目标丢失的问题;将本文算法与基于颜色和基于颜色与帧差分融合的粒子滤波算法做状态估计均方误差比较,结果表明,状态估计准确率提高了1.57倍。     

基于TMS320F2812 DSP的定日镜跟踪控制系统的设计

在传统的定日镜跟踪控制系统中,大部分采用光电跟踪法或视日运动轨迹跟踪法,这使其存在很多局限性。为了克服这些不足,将上述两种方法有机结合,采用TMS320F2812 DSP芯片为控制核心,搭建硬件开发平台,利用CCS2000软件支撑环境,实现了对定日镜的自动跟踪和控制,系统具有性能稳定,实时跟踪响应速度快的优点,具有良好的开发应用价值。     

基于数据关联性能优化的跟踪门算法

典型的机载红外搜索跟踪系统采用大场和小场两种扫描方式,在不同的扫描方式下,跟踪门的设计有所不同.小场扫描频率高,可采用椭球形跟踪门;大场扫描频率低,宜采用类水滴形跟踪门.针对类水滴形跟踪门提出了一种基于数据关联的性能优化的跟踪门算法,通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波,最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的.     

某小型光电跟踪系统中的模糊控制设计

某小型光电跟踪系统因视场小,对系统的跟踪精度、速度和稳定性提出了较高的要求。在光电跟踪系统中采用了模糊控制方法,结合某型装备进行模糊控制器的设计,并通过实验表明模糊控制能够有效的提高该跟踪系统的跟踪精度、速度和稳定性。     

头位跟踪技术研究

头位跟踪技术在民用及军事领域具有广泛的用途.本文分析了头住跟踪的主要技术要求,阐述了目前常用的几种头住跟踪技术的特点,并对头位跟踪技术的发展趋势进行了分析和展望.     

眼动追踪技术的研究述评

眼动追踪技术作为一种研究个体认知水平及心理状态的新型研究手段,被广泛地应用各个领域的基础研究和应用研究中。本文主要从眼动追踪仪的基本原理及其种类、眼动追踪指标及心理含义、眼动追踪技术的应用三个方面对眼动追踪技术进行了介绍,为不同领域的研究者开展眼动追踪研究提供有价值的参考。     

基于单片机的太阳跟踪控制系统设计

传统的太阳跟踪方式多采用光电跟踪或视日运动轨迹跟踪控制方式,存在着跟踪精度低、有累积误差等缺点。为了改进对太阳的跟踪精度和消除累积误差,提高太阳能的利用率,设计了一种基于Atmega16单片机为控制核心的跟踪控制系统,采用光电跟踪和视日运动轨迹跟踪互补的控制方式。在跟踪策略上,晴天采用光电跟踪,阴天采用视日运动轨迹跟踪,实现了全方位、高精度、全天候的实时精准跟踪。试验结果表明,该控制系统工作性能稳定,实现了实时精确的太阳跟踪。     

超声波传感器焊缝跟踪系统的研究

介绍了一种基于超声波传感器的焊缝跟踪系统的设计方法,给出了系统硬件总框图、软件程序模块图和跟踪算法.     

基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的尺度自适应核相关滤波跟踪

针对核相关跟踪算法(KCF)对特征敏感及无法跟踪尺度的问题,本文从特征提取和尺度自适应两个方面对核相关滤波跟踪算法进行了研究。提出了一种基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的自适应核相关跟踪算法来改善KCF算法的跟踪性能。首先,研究了HSI颜色空间的特点,基于颜色和梯度是互补的图像特征,提出了一种融合了梯度和颜色的HHS-OG特征来有效提高原始KCF算法对目标和背景的判别力。其次,针对KCF无法处理目标尺度变化的问题,在跟踪的检测阶段采用一组固定的尺度因子进行图像块采样,根据得到的滤波响应图估计目标的最优位置和尺度。将所提算法在大量视频序列上进行了跟踪实验,结果显示其平均跟踪速度为37.5frame/s,跟踪精度和成功率分别提升了5.4%和10.1%。实验表明HHS-OG特征具有良好的目标-背景判别能力,能够实现鲁棒跟踪,而尺度自适应策略能较大程度地提高跟踪精度。     

加速度滞后补偿提高光电跟踪系统跟踪精度的方法

在速度滞后补偿的基础上,提出了一种加速度滞后补偿提高光电跟踪系统跟踪快速运动目标精度的方法,并将其应用于提高电视跟踪稳态精度中。结合电视跟踪器补偿技术,在保证最大跟踪误差不大于3′的条件下,将目前光电经纬仪电视跟踪系统跟踪最大角速度30°/s和最大角加速度12°/s2能力,提高到跟踪最大角速度50°/s、最大角加速度30°/s2。仿真和实验结果表明,该方法简单实用,可以在速度滞后补偿提高跟踪精度的基础上,大大提高系统跟踪快速运动目标跟踪精度的能力。在实际工程应用中,所述方法取得显著效果。     

嵌入式智能视频跟踪系统

阐述智能视频监控系统的工作流程,重点介绍嵌入式智能视频跟踪系统的设计与实现。以嵌入式处理器PXA270为基础,采用USB摄像头采集视频数据,运用改进的CamShift跟踪算法,实现运动目标跟踪。