基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪

在强干扰下检测和跟踪密集多目标不仅是科学研究的一大难题,在国防和国民经济中也有着重要的应用.本文从多目标检测和跟踪的物理基础出发,在谱、空间和时间域使用目标的物理特性和运动特性融合测量数据生成特征迹,依靠其运动马尔可夫可信度和特征马尔可夫可信度在第一时间去除噪声,并将数据关联结果作为反馈进行自适应的视频检测,实现高精度...     

多元假设检验GMPHD轨迹跟踪

由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。