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复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是
解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标
的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像
素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景
像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡
问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。 相似文献
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使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95%;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。 相似文献
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针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波(SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波(SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波(SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。 相似文献
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针对视频序列中目标的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波框架
的联合仿射和外貌模型的目标跟踪算法。该算法首先提取图像帧之间的相关特征点,通过求
解Sylvester方程得到仿射参数,然后将仿射参数嵌入到基于仿射群的粒子滤波框架中进行
平滑估计。利用基于仿射群的一阶自回归过程模拟状态的变化,联合仿射特征点模型和外貌
模型进行似然估计,得到粒子的最佳平均状态,进而对目标实施跟踪。实验结果表明,在目
标经历姿势和尺度变化、遮挡以及复杂背景等情况下,提出的算法能够有效地跟踪目标,较
之其他相关算法具有很强的鲁棒性。 相似文献
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分析了运动目标轨迹融合数据源的技术特点,在目标跟踪算法基础上,提出了多模型滤波的概念,同时建立了比较有效的数学模型,解决了目标高度机动情况下的目标跟踪问题。最后给出了多模型滤波效果的仿真演示结论。 相似文献
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本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。 相似文献
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利用辐射源目标的频移动态特征进行盲分选时,针对已有的分选方法不能很好解决非合作接收数据非周期、间断、交叠的问题,提出了一种改进的逻辑回归分选算法,将信号分选转化为轨迹分类的问题来处理。首先,借鉴多目标航迹起始模型中的M/N逻辑法的框架,设计新的数据关联门限,以建立目标起始曲线;其次,采用最小二乘拟合方法替代卡尔曼滤波,设计新的外推规则,建立载频变化预测曲线;分析新的接收数据与预测曲线的关联性,不断迭代回归或形成新的分支,最后获得目标分选结果。仿真与实测试验表明,利用逻辑回归分选算法,对不同运动目标搭载的同频辐射源可进行自动分选,4个仿真目标与2个真实目标的分选正确率达到100%。同时,该方法拓展了辐射源目标盲分选中的动态频移特征应用,为辐射源个体识别提供了新的支持。 相似文献
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为实现对地面移动目标的远程跟踪,以嵌入式微处理器ARM Cortex-M3之LM3S1138为
主控制器,结合全球定位系统(GPS)和移动通信(GSM)技术,设计了一款GPS跟踪报警系统,
实现
了对地面移动目标的跟踪报警功能。介绍了GPS跟踪报警系统的结构及工作原理,
阐述了硬件设计和软件系统实现方法。该系统具有安装简单、功能强大、极具实用性
等特点。 相似文献