基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪

为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

ADS-B机场场面监视技术研究

如何在复杂的机场环境和恶劣的气象条件下管理日益增多的飞机和地面服务车辆,成为机场运行管理中必须考虑的问题。本文给出了采用广播式自动相关监视系统(ADS-B)技术实现机场场面监视的解决方案。     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

ADS-B在机场场面监视中的应用研究

本文对现有机场场面监视技术做了分析比较,给出了基于ADS-B技术的场面监视系统框架,对ADS-B的报文传输协议做了解析。研究和分析结果可以为ADS-B在场面监视中的应用提供参考。     

民用机场停机位优化配置

停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。本文在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上,提出以旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)为优化目标,同时考虑航班类型(国内短途、国际长途)、航班数量与密度(忙时、闲时)、停机时间的停机位配置的数学模型,并设计求解模型的禁忌搜索(TS)算法。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。     

复杂背景下快速移动目标的实时跟踪

提出了适用于跟踪在复杂背景下快速移动目标的实时跟踪系统.利用基于马尔可夫场模型的背景减除算法检测像素变化,以跟踪移动目标.分割掩膜的先验概率用马尔可夫场模型来表示,因此目标跟踪任务即被转化成最大后验问题.实验结果表明,本文算法在简单背景或复杂背景下的离线和在线移动目标跟踪方面均有较好的效果.     

面向复杂场景的鲁棒KCF行人跟踪方法

经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形,本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进,提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)特征和色调、饱和度、值(Hue-saturation-value,HSV)特征的响应分布进行特征融合。其次,设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后,通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况,并根据上一成功帧的目标信息,通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标,更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试,实验结果表明与其他目标跟踪方法相比,本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性,确保了较高的跟踪精度。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

一种轨道式动态目标跟踪算法

研究了一种轨道式动态目标跟踪的算法,建立轨迹式目标跟踪模型;分析了目标跟踪的基本原理,研究跟踪平台的光学结构和转台角度与轨道目标运动的跟踪算法,给出了物像动态跟踪的计算方法;研究Mean shift跟踪算法,利用它的核密度估计和跟踪图像的帧图像关系,确定目标检索中心位置,以达到动态目标跟踪目的。通过试验验证,提出的算法在外弹道轨道目标动态跟踪系统中是可行的。