空中运动目标的识别和跟踪控制

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法CSCD

通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。     

基于 SURF算法和 Kalman预测的运动目标跟踪

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法

相控阵雷达可以同时担负搜索、跟踪、识别与成像等多种雷达任务。为了提高雷达对战场环境的感知能力并减轻雷达资源分配的冲突,提出一种微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法。该算法建立了包含微动目标成像任务的雷达优化调度模型并利用启发式算法求解,利用跟踪脉冲与调度剩余的空闲时间资源,动态地构造感知矩阵并采用正交匹配追踪（OMP）算法对微动目标进行特征提取并成像。仿真结果表明：该算法可以实现稀疏孔径条件下的微动目标成像,并具有良好的鲁棒性,同时进一步提高了雷达系统的资源利用率。     

基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用到军事和民用领域，目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。针对无人机跟踪过程中目标易发生形变、遮挡等问题，提出一种基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法。首先，利用2个卷积网络构建一个5层Siamese网络，通过对模板特征与当前帧图像特征进行卷积得到目标位置；其次，利用高斯混合模型对以往的预测结果进行建模并建立目标模板库；然后，从模板库中挑选出最可靠的目标模板并以此更新Siamese网络的匹配模板，使Siamese网络能够自适应目标的外观变化；最后，引入回归模型进一步精确目标位置，降低背景对网络性能的影响。仿真实验结果表明：该算法有效降低了形变、遮挡等情况对跟踪性能的影响，具有较高的准确率。     

基于IMM理论的大型舰船被动定位算法研究

针对相控阵导引头跟踪航母等大型舰船目标的要求,为了给雷达成像进行运动补偿、给目标识别提供更多的先验信息,必须对目标运动参数进行准确的估计,但是常规被动定位算法通常采用单一目标运动模型,难以适应大型军舰运动规律的多样化,导致模型不匹配,使得误差较大,难以对目标参数进行准确估计,为解决上述问题,提出了一种基于交互式多模型(IMM)理论的大型舰船被动定位方法,使用不同的模型来匹配舰船不同的运动状态。仿真结果表明,提出的方法与常规的被动定位算法相比,定位精度明显提高,且易于工程实现。     

红外成像导引系统跟踪算法研究

实时目标跟踪是当前红外成像导引头图像处理中的关键技术,但是在目标跟踪的末端,匹配点漂移和滑动将直接影响目标跟踪精度,甚至使导弹丢失目标。本文深入分析了跟踪点滑动的原因,提出了基于特征点邻域的边缘模板匹配目标跟踪算法。该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,然后利用边缘检测算法获得边缘点集,最后使用改进的Hausdorff距离测度进行边缘点集的匹配,从而实现实时目标跟踪。仿真实验测试证明,该方法能够很好地解决跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,跟踪稳定。     

基于模板匹配的集中式多传感器群内目标精细跟踪算法

为解决多传感器探测下群内目标精细跟踪的难题,基于非机动情况下各探测周期内群内目标真实回波位置相对固定的特性,提出了一种基于模板匹配的集中式多传感器群内目标精细跟踪算法。该算法通过预关联成功的群状态集合与群量测集合分别建立模板形状矩阵和待匹配形状矩阵,利用匹配搜索模型和匹配矩阵确认规则选出代价最小的匹配矩阵,并基于模板和对应的匹配矩阵利用 kalman滤波完成群内各目标航迹的状态更新。仿真表明,与传统多传感器多目标跟踪算法中性能优越的基于数据压缩的集中式多传感器多假设算法相比,该算法在跟踪精度、实时性、有效跟踪率方面的性能明显优越,能很好的满足群内目标精细跟踪的实际工程需求。     

复杂环境下一种基于改进核相关滤波的视觉鲁棒目标跟踪方法

目标跟踪在自动驾驶和智能监控系统等实时视觉应用中发挥着重要作用。在遮挡、相似干扰等情况下，传统的基于相关滤波的跟踪算法容易发生漂移，鲁棒性有待进一步提高。基于此，提出了一种扩展特征描述的检测辅助核相关滤波目标跟踪架构。首先，在传统的核相关滤波目标跟踪算法的基础上，通过目标检测辅助对跟踪结果进行质量判断，实现对遮挡以及目标丢失的判别；然后通过拓展特征模板的构建与匹配，实现抗干扰相似目标判断及目标重定位；最终，以行人跟踪为例进行了试验，分别通过OTB数据及验证试验和移动机器人平台视觉跟踪验证试验，验证了算法的可行性，并对算法的跟踪性能进行了测试。试验结果表明，所提方法能够稳定地跟踪移动目标，对遮挡、相似干扰具有较强的鲁棒性。     

基于海岸线状特征匹配的近海域卫星遥感影像定位

针对卫星轨道参数及传感器姿态角等信息缺乏且无控制点的近海域遥感影像定位难题,提出了基于海岸线状特征匹配的影像定位方法。首先,扩展应用Live-Wire算法,实现待定位影像的海岸线交互式提取;然后,设计一种改进的曲线形状签名和优化的部分匹配算法,实现海岸曲线匹配;最后,根据曲线匹配结果计算变换矩阵,实现近海域卫星遥感影像定位。利用Land Sat和SPOT影像的定位实验验证了该方法的有效性。     

A branch-and-bound algorithm applied to optimal radar search pattern

In the article, the radar acquisition problem, e.g. the determination of a directional energy allocation sequence, is studied. The radar search pattern goal is the detection of a moving target whose initial location is approximately known. We have turned towards the general search theory where the observer allocates indivisible search efforts while the target presence probability spreads due to its dynamics. A few years ago, a Branch and Bound algorithm was proposed to determine the optimal sequence for a conditionally deterministic target. This operational research algorithm supposes a negative exponential detection function and a one over N detection logic, meaning that the target is declared detected if it has been detected once over a horizon of N looks. We have applied it to a narrow-beam tracking radar attempting to acquire a ballistic target. Non-trivial search patterns, such as expanding-contracting spirals, are obtained.     

Precision tracking algorithms for ISAR imaging

The simultaneous imaging and tracking of a moving target is one of the most difficult problems in inverse synthetic aperture radar (ISAR) signal processing. The problem is addressed here using a two-antenna imaging radar. The target range shift is sensed with an exponentially averaged envelope correlation algorithm while the angle change is measured with a differential phase shift algorithm. The three state Kalman filters are used in range and azimuth dimensions to provide both a filtered estimate and a one-sample-ahead prediction for the purpose of target tracking. The filtered range shift provides an accurate information for range bin alignment, and the target angle change provides the angular positions of the synthetic array elements. Therefore, the ISAR imaging simply becomes processing of a circular-arc aperture. The algorithms are verified both by computer simulations and also with experimental data processing     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.     

Multiple moving target feature extraction for airborne HRR radar

This study considers the clutter suppression and feature extraction of multiple moving targets for airborne high range resolution (HRR) phased array radar. To avoid the range migration problems that occur in the HRR radar data, we divide each HRR profile into nonoverlapping low range resolution segments. No information is lost due to the division and hence no loss of resolution occurs. We show how to use a vector auto-regressive filtering technique to suppress the clutter. Then a relaxation-based parameter estimation algorithm is presented for multiple moving target feature extraction. Numerical results are given to demonstrate the effectiveness of the algorithm