空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。     

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控，提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法，并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器，通过相机模组获取实时视频图像，图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析，得到目标的位置信息后，控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法，搭建了树莓派嵌入式测试系统，完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明，嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS，伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。     

基于事件相机的可视化及降噪算法

针对事件相机（Event Camera）输出的异步事件流信息不利于人眼观察、难以衔接应用任务且存在大量噪声的问题，介绍一种可视化及降噪算法。结合事件流能够反映场景中物体运动边缘信息的特点，利用物体运动边缘的时间和空间连续性进行降噪处理，进而利用事件数量和时间阈值双限制的方式累积事件得到事件“帧”，达到可视化、便于应用的目的。在真实数据集实验中，降噪算法可以有效处理背景噪声，在运动起始或缓慢时保存更多细节边缘事件信息，提升有效角点检测数量，可视化算法在保证帧率的同时，降低事件数量方差，提高事件“帧”信息的均匀性。实验结果证明了可视化及降噪算法的有效性。      

高光谱图像序列中的运动弱小目标检测

高光谱图像序列中包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测因其在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。本文提出了一种新的空时联合异常方法来解决运动弱小目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。     

基于天基光学监视的空间目标跟踪方法研究

利用天基观测平台实现对空间目标的有效监视跟踪是空间监视的发展趋势. 在对天基光学监视特点进行分析的基础上, 通过对帧集内目标运动条痕线性拟合提取帧集测量信息, 提出适合其数据特点的空间目标被动跟踪方法, 并给出相应跟踪初始化方法. 该方法在降低信息处理数据流量的同时可以保证一定的精度.      

基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法（粒子滤波）用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。      

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据，也是小天体测绘，着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型，表示小天体在相机坐标系中的姿态变化；然后定义小天体旋转的状态方程，推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪，利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中，在仿真相机与小天体相机100 km距离上，分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值，图像上特征点跟踪精度，相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明，提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

面向个体人员特征的跨模态目标跟踪算法

针对类内干扰影响基于个体人员特征目标跟踪算法的精确性和鲁棒性问题，分析当前跟踪算法在个体人员跟踪方面存在的不足，提出了利用语言先验知识引导辅助跟踪器的方法。在视觉跟踪器的基础上增加语言引导分支，对跟踪目标产生注意力，从而减少对类内干扰的影响。利用位置置信度进行回归目标框定位的方法解决基于孪生网络目标跟踪算法中利用分类置信度定位候选目标框的局限性，实现跨模态信息融合提升特定目标跟踪的精度。为提升所提模型对特定人员目标跟踪的针对性，构建了跨模态的人员目标跟踪数据集用于训练和验证。实验表明:所提模型应用于个体人员跟踪时表现更佳，其有效性得到了证明。      

基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测

高空下、视复杂背景下弱小目标的检测一直是红外弱小目标跟踪的难点,提出了一种基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测的方法,将复杂背景下的动态弱小目标检测问题看作是帧间复杂背景的运动估计补偿问题,消除了背景杂波对红外目标的影响,进而达到了抑制背景的目的。做出了该算法与现在常用的频域高通滤波、形态学Top-hat滤波两种小目标检测算法的对比,并将目标局部信杂比和目标检测的虚警率作为算法的有效性评价指标。试验结果表明,通过准确的地补偿复杂背景的帧间位移量,再结合帧间差分的方式,后红外弱小目标检测的信杂比提升了2倍以上,检测得到的虚警率低于20%。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

基于三维点云模型的空间目标光学图像生成技术

空间探测任务中大量先验图像数据的缺乏，使得基于光学图像的态势感知和导航算法无法被有效定量测试和评估。针对此问题，提出了一种基于三维点云模型和射影变换基本理论的空间目标光学图像生成方法。在完成对空间目标三维点云模型和仿真摄像机模型构建基础之上，利用射影变换基本理论依次计算像平面所有像素点与空间目标三维点云模型空间点的对应关系，并基于Lambertian漫反射模型和相对应空间目标三维点云模型空间点的光照方向，得到所有像素点的灰度值，从而生成给定空间目标的光学图像。大量仿真实验表明:与传统的基于解析模型的仿真图像生成方法相比，所提的空间目标光学图像生成技术能够以更快的速度生成更加真实的仿真图像，且生成的仿真图像可以广泛应用于椭圆拟合、陨石坑检测、着陆器视觉导航、航天器交会对接、空间目标跟踪等典型空间应用算法的定性与定量评估。      

基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法

提出了一种基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法.建立了基于目标位置、目标大小和目标灰度的3层匹配距离,将3个距离加权综合得到目标匹配的距离函数.以目标链为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的观测目标作为目标链的数据后继,再以此观测目标为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的目标链作为该目标的数据前驱.当且仅当匹配对象之间前驱与后继关系同时成立时认为二者匹配成功.将已有目标链分为4类,将当前帧观测目标分为2类.分析各类数据间可能存在的匹配关系,利用上述方法进行匹配运算.对于目标遮挡等情况,基于目标运动轨迹的瞬时直线性和均值滤波原理,将某时间段内的目标质心坐标作为输入数据得到回归直线,预测下一时刻的目标质心位置.目标大小和灰度预测数据由该时间内均值滤波得到.本算法在多人体跟踪实验中取得良好效果.     

基于幅度和相位联合的ATI动目标检测新方法

分析了影响SAR-ATI动目标检测干涉相位图中点幅度和相位分布的因素——包括雷达噪 声、杂波能量、地面RCS起伏以及成像时的旁瓣等.针对SAR-ATI检测时虚警概率过高问题, 基于幅度门限和相位门限联合动目标检测处理,提出了一种改进方法:首先对SAR每一个 通道的图像域中相位被污染的点作一次关于能量梯度的预滤波,在滤除了干涉相位图中相位 失效的点之后,根据雷达的固有噪声及干涉相位分布图,在概率意义下设定滤波门限进行 自适应幅度滤波;最后采用相位门限进行检测处理,有效降低了虚警概率;同时给出一个 由干涉相位图中统计量拟合出的动目标检测曲线经验公式,能够明显降低在低杂噪比条件下 的虚警概率.仿真结果验证了此方法的有效性.      

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

基于高时相探测的运动点目标检测方法

针对可见光探测中低信噪比运动点目标检测问题,提出一种基于高时相探测的运动点目标检测方法,构建了基于双谱分析的目标检测器来提取像元时域特征,对背景像元与目标像元进行区分.仿真分析与实验结果均表明,所提出的方法能够对低信噪比运动点目标进行有效检测,在一定帧频范围内,目标检测能力与采样帧频正相关.相比常用的运动点目标检测方法,本文方法具有更高的检测效能.      

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

海天混杂闪烁背景下运动点目标检测新方法

针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.