基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

基于辅助粒子滤波算法的红外目标跟踪

针对红外目标在跟踪中计算复杂的问题,构建辅助粒子滤波算法。利用贝叶斯重要性采样算法,在权值大的粒子基础上引入辅助粒子变量,然后重新定义重要采样分布函数,防止重采样后粒子概率密度变化。两次加权计算,使粒子权值比仅用重采样的粒子权值变化更稳定,采样点最接近真实状态;同时不同权值粒子的概率阈值可作为粒子滤波是否完成的判断准则。在二维平面构造红外运动目标模型中,系统为零均值高斯白噪声。仿真数据表明:该算法在x,y方向的均方误差、画面处理时间、RM SE性能上优于粒子滤波算法和重采样粒子滤波算法。     

基于自适应粒子滤波的红外目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验.结果表明,在非线性环境下用该方法得到的红外目标跟踪结果优于用传统粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法获得的结果.     

基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出一种基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。选择具有互补性的灰度直方图和梯度直方图特征共同描述目标模型,然后在目标跟踪过程中,根据特征对目标和背景的区分程度动态地调整每个特征的置信度,对目标模型进行在线动态建模和更新,从而提高目标模型描述的准确度,并进一步提高粒子滤波算法的跟踪精度。实验结果表明:在对典型场景下的目标跟踪过程中,提出的算法比单独使用一种特征的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更稳定可靠的跟踪性能。     

基于形态学与遗传粒子滤波器的红外小目标检测与跟踪算法

针对复杂背景下红外小目标的检测与跟踪,提出了一种融合了top-hat算法、遗传算法以及粒子滤波器的新方法.该方法首先采用提取副帧的方法去除目标周围部分的背景和噪音,有效地减少了参与运算的像素数目;其次,将具有不同边缘特性的多个结构体应用于top-hat检测算法中,提高了副帧中预目标的有效性;接着,利用目标时空运动的相关性,结合阈值判断来去除虚假目标,增强了目标检测的可靠性;最后,将遗传算法引入粒子滤波算法,较好地改善了粒子的多样性,在保障跟踪实时性的同时,提高了粒子滤波的准确度.实验结果表明,该算法在检测准确度、跟踪准确度和鲁棒性都具有一定的优越性.     

基于积分直方图的粒子滤波跟踪算法

在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。     

团块建模与粒子滤波相结合的行人目标视觉跟踪

针对粒子滤波算法在遮挡情况下导致视觉跟踪不稳定甚至丢失目标的问题,提出了一种基于团块建模与粒子滤波相结合的目标跟踪算法。首先通过图像分割的方法得到视频帧中的初始目标,并构建目标团块模型;然后基于多团块目标信息并结合粒子滤波算法进行分块跟踪;最后利用高斯加权的方式,得到最终的目标预测位置。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,尤其是在遮挡的情况下能够实现目标的稳定跟踪。     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

基于卷积特征选择的红外目标跟踪

对红外图像中的目标跟踪时,复杂的背景信息以及目标像素数较少等因素增加了红外目标跟踪难度,目标区域的图像块缺乏特征信息使得普通跟踪算法较易产生跟踪偏移问题。为解决此问题,提出了一种基于粒子滤波框架下的卷积特征选择的红外目标跟踪算法。首先,在初始目标块上提取少量图像块作为滤波器,进而获得表征能力更强的卷积特征。然后,采用在线提升算法对该特征进行选择,增加跟踪算法的精度和执行效率。最后,将贝叶斯分类器的响应作为粒子权值估计出目标状态。实验结果验证了所提算法的跟踪性能优于其他几种传统算法。     

联合多站阵元域数据的水下目标检测与跟踪

为了提高复杂海洋环境中目标的检测、跟踪性能,提出一种联合多站阵元域数据的水下目标检测与跟踪方法.该方法采用序列马尔科夫链蒙特卡洛思想对目标进行采样更新,通过对接收概率中的后验概率以及采样函数进行分解展开,并根据多站阵元域数据计算采样粒子的联合似然,在迭代过程中实现目标数目和目标状态的联合估计.研究结果表明,该方法对单目标的平均定位误差在较高信噪比下能够稳定在50 m以内,对多目标随机出入场景中新生及消失目标实现有效检测,同时对强干扰下弱目标及交叉目标实现有效检测跟踪。仿真结果和海试数据均验证该方法具有良好的目标检测与跟踪性能。     

基于优化辅助粒子算法的红外目标跟踪研究

针对粒子算法存在的问题,提出了辅助粒子算法.该算法在重采样算法基础上,引进辅助变量,对粒子的权2次计算,可使粒子权值比重采样的粒子权值变化更稳定,最后给出了红外目标模型和均方根误差函数.仿真结果表明该算法对运动目标跟踪的均值和方差上均优于标准粒子滤波、重采样粒子滤波,且提高了计算效率.     

Infrared small target tracking based on sample constrained particle filtering and sparse representation

Infrared search and track technology for small target plays an important role in infrared warning and guidance. In view of the tacking randomness and uncertainty caused by background clutter and noise interference, a robust tracking method for infrared small target based on sample constrained particle filtering and sparse representation is proposed in this paper. Firstly, to distinguish the normal region and interference region in target sub-blocks, we introduce a binary support vector, and combine it with the target sparse representation model, after which a particle filtering observation model based on sparse reconstruction error differences between sample targets is developed. Secondly, we utilize saliency extraction to obtain the high frequency area in infrared image, and make it as a priori knowledge of the transition probability model to limit the particle filtering sampling process. Lastly, the tracking result is brought about via target state estimation and the Bayesian posteriori probability calculation. Theoretical analyses and experimental results show that our method can enhance the state estimation ability of stochastic particles, improve the sparse representation adaptabilities for infrared small targets, and optimize the tracking accuracy for infrared small moving targets.     

基于超椭圆拟合的水下小目标分类*

水下小目标分类技术在海底探测、水下考古等方面应用广泛,在实际的水下声图像中,小目标投影产生的阴影区域通常在形状和尺寸方面显著于目标本身产生的亮区,故阴影分析算法对于目标的检测、识别和分类均有重要的研究意义。本文采用超椭圆曲线拟合算法拟合目标阴影区域,通过控制超椭圆函数的几个参数变化,实现不同的超椭圆曲线拟合不同的目标阴影形状,并将控制超椭圆曲线尺寸、形状和位置的参数作为特征向量输入到分类器,通过对比多个分类器得出分类结果,证明了以拟合参数为特征的分类方法有效。     

基于粒子滤波的多普勒信息辅助目标定位跟踪算法

多基地声呐探测系统主要通过测量回波的时延和方位信息进行目标定位与跟踪,定位精度受声速、时延和方位测量误差的影响较大,可以通过多普勒信息辅助进一步提高定位跟踪精度.现有的多普勒信息辅助定位跟踪算法多适用于单基地声呐系统,多基地中的多普勒测量值与目标状态的关系更为复杂,需要研究新的融合方法.该文提出了一种适用于多基地声呐系...     

基于多特征融合的微弱红外运动目标跟踪方法

利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息（包括方位角、俯仰角以及角速度）、目标信号幅度及其成像面积等,提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法。分析了红外成像系统中目标信号特点,得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性,符合高斯分布;采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率,并根据特征的波动状况确定多特征融合的加权系数,估计和更新目标运动状态。理论分析和实验结果表明:该方法的跟踪精度和稳定性都明显高于仅依靠运动特征关联和依靠运动特征和幅度特征关联的跟踪方法。