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扫描成像跟踪激光雷达 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了一种基于激光图像跟踪的激光雷达系统来实现目标的跟踪测量。该系统通过激光光束二维扫描,形成包含距离和角度信息的三维图像,由测量视场内运动目标的几何中心与视场中心的角度偏差获得脱靶量,利用脱靶量驱动伺服机构使目标几何中心处于雷达扫描视场中心,从而实现目标的实时跟踪,并输出目标距离和角度信息。实测结果表明:采用设计的激光雷达系统对距离900 m的目标进行测量,测距精度优于0.25 m,角跟踪精度优于0.07°,角跟踪能力优于1.2(°)/s,实现了快速捕获目标、高精度跟踪测量和系统小型化等既定目标。 相似文献
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星载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解决星载光电跟踪系统对连续帧图像快速识别、准确定位的要求.在深入分析连续图像序列特性和星载光电跟踪系统特点的基础上,利用光电跟踪系统转台的角度变化信息,对图像序列进行帧间差值运算以获得目标残差图,并基于残差图和原始图像信息提出了一种新的目标识别定位算法,大大地减小了运算量.结合中值滤波和自适应波门跟踪算法,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的实验,结果证明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足星载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求. 相似文献
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为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。 相似文献
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高清图像跟踪系统是一种可以实时显示运动目标、并对目标进行跟踪的高新技术设备。HDMI是Silicon Image等八家公司推出的针对高清电视机终端的开放式高清晰度多媒体接口,它采用一种独特的TMDS编码机制,具备在单一线缆上同时传输音视频数据的能力。基于高清电视的图像跟踪系统,充分利用其高分辨率特性,既可以实现运动目标地精确跟踪,又可以实时高速地显示图像。HDMI体系结构紧凑,使得图像跟踪系统更小巧轻便。 相似文献
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基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。 相似文献
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针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。 相似文献
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运动目标检测跟踪有关的算法及其基于PC平台的实现已经比较成熟,但实时性较差。将采集的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频用于目标检测,彩色视频流用于跟踪显示。以经典的帧间差分法和背景差分法为基础,根据现场可编程门阵列(FPGA)的特点及片外同步动态存储器的存取控制要求,对这两个算法用FPGA逻辑单元进行了设计和实现。对原始彩色视频流和转换后的灰度视频流的存取使用乒乓操作,在滤波和形态学处理时使用了并行的流水线操作,极大地提高了算法的实时处理能力。在FPGA开发板上构建了一个彩色视频图像中运动目标检测跟踪系统,对系统性能进行了测试。实验结果表明,系统可在多种分辨率和帧率下进行运动目标进行实时检测跟踪;固定背景差分法对目标运动速度无限制,但当使用帧差法对快速运动目标进行有效的检测时,应使目标的帧差间距大于3.2像素。 相似文献
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针对复杂背景下Camshift算法容易丢失目标的情况,提出一种基于YCBCR空间将红外与可见光融合图像与彩色参考图像进行颜色传递后,采用Camshift进行目标跟踪的算法。该算法在颜色传递时充分利用双波段图像信息,得到的目标对比度高并且颜色空间较其周围背景突出,增强了目标的颜色概率图,提高了Camshift算法效率。实验表明,通过对可见光图像、经颜色传递后的红外图像以及传统颜色传递方法得到的图像采用相同跟踪算法进行定性分析,在该算法得到的图像中,跟踪窗口中心相对于目标质心仅有3个像素的误差,跟踪精度远远优于对比实验图像的跟踪结果,并且算法的跟踪时间为每帧20.6 ms,达到了实时性的要求。 相似文献
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为了满足现代武器装备对图像跟踪系统的实时性和跟踪可靠性的双重要求,针对武器装备所跟踪目标的特点,将基于分形几何的边界提取方法用于图像跟踪系统,提出了一种基于运动区域和边界图像的目标跟踪方案。文中的边界提取方法不仅能提取出目标的轮廓,还能较好地保留其内部细节,这样通过模板匹配得到的最佳匹配位置更加可靠。同时,基于运动区域的边界提取,尤其是对于远景的目标跟踪大大减少了计算量。此外,在利用边界图像进行匹配的基础上,采用了自适应模板更新策略,目的是尽可能地克服形变、光照等影响,使跟踪过程准确可靠。仿真实验表明,该方法运算量小,能满足武器装备实时性要求。 相似文献
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针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。 相似文献