点目标跟踪论文-武文成,艾斯卡尔·艾木都拉

点目标跟踪论文-武文成,艾斯卡尔·艾木都拉

导读:本文包含了点目标跟踪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:红外点目标,点目标跟踪,集成学习,目标增强

点目标跟踪论文文献综述

武文成,艾斯卡尔·艾木都拉[1](2019)在《基于在线集成学习的红外点目标跟踪研究》一文中研究指出通过研究红外点目标特征,提出了一种基于在线集成学习的红外点目标跟踪算法,在跟踪过程中调整分类器,具有较强的鲁棒性。同时,由于红外点目标只有灰度信息、无纹理、无形状。选择最具辨别红外点目标的MS-LSGM算法计算特征,从而产生稳定的跟踪结果。实验结果证明,在复杂多变的背景下,方法具有较好的鲁棒性,实时性。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期)

吴佳奇,汪韬阳,颜军,张过,蒋晓华[2](2019)在《基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪》一文中研究指出针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法。引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述。然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型。利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪。针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑。针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍。可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础。(本文来源于《中国空间科学技术》期刊2019年03期)

王硕,张奕群,孙冰岩[3](2016)在《红外点目标跟踪方法综述》一文中研究指出综述了常见的红外点目标跟踪方法。介绍了全局最近邻(GNN)、概率数据关联(PDA)、联合概率数据关联(JPDA)、多假设跟踪(MHT)和动态规划(DPA)等算法,讨论了它们的区别、联系。介绍了概率假设密度(PHD)滤波方法,指出它在跟踪多目标方面相比其他算法的优势。展望了红外点目标跟踪方法的研究前景,提出对DPA和PHD两算法的继续研究是今后的重要研究方向。(本文来源于《现代防御技术》期刊2016年02期)

李少毅,梁爽,张凯,董敏周,闫杰[4](2015)在《基于红外压缩成像的点目标跟踪方法研究》一文中研究指出目前压缩测量的应用研究主要集中在重构图像方面,但是很多应用中最终目的是检测和跟踪。直接基于压缩测量的检测和跟踪问题尚未解决。该文首次建立一种压缩域到空间域的映射模型,并提出一种无需重构任何图像且直接从低维压缩测量中经解码进行目标跟踪的方法,并分析其应用于天基红外探测的可能性。该方法利用Hadamard测量矩阵构建红外压缩成像系统,采用自适应压缩背景差分法从低维压缩测量信息中分离背景和前景,再从压缩前景信息中解码目标空间位置,并结合数据关联和Kalman滤波算法解决了杂波环境下点目标跟踪问题。理论分析和仿真实验结果表明,该方法能利用少量压缩测量实现目标跟踪任务,并减小探测器规格及相关算法的计算复杂度和存储代价。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年07期)

李晓冰,赵满庆,张宏艺[5](2011)在《基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法》一文中研究指出针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化。通过将叁维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法。实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的稳定性。(本文来源于《红外》期刊2011年10期)

王乐东,王江安,吴荣华[6](2010)在《序列帧间双重匹配的红外点目标跟踪算法》一文中研究指出针对海空复杂背景下红外点目标的检测与跟踪,提出了基于图像序列帧间双重匹配的边跟踪边检测算法,并建立了数学模型。它采用标记序列帧M以帧对帧的方式记录输入序列的帧间匹配结果,标记帧T以点对点的方式记录标记序列帧M的帧间匹配结果,统计帧S记录T中各像素的匹配成功次数,输入单帧图像同步输出矩阵T和S分别显示目标运动轨迹和迎头目标检测结果。算法匹配过程不随目标数目或运动状态而改变,且无需提前判断疑似目标位置,有效解决了目标在图像序列中突然丢失或出现被干扰情况下的跟踪,尤其可以对跟踪结果实时地进行目标分离,解决了迎头目标跟踪的难题。仿真和实际工程图像实验结果表明,算法具有较高的可靠性和实时性。(本文来源于《光电子.激光》期刊2010年03期)

王乐东,王江安,康圣,宗思光,周润芝[7](2009)在《相邻帧间匹配的迎头点目标跟踪算法》一文中研究指出针对海空复杂背景下迎头点目标检测与跟踪难题,提出了一种基于相邻帧间匹配的边检测边跟踪算法。算法对相邻红外图像序列帧间点与点的邻域匹配,标记匹配结果兴趣区域像素点,统计标记次数,与输入单帧图像同步显示迎头目标检测结果。算法主要特点在于无需提前假定疑似目标点位置,单个匹配过程与当前相邻两帧外的其它序列帧无关,整个匹配过程不随目标数目多少或运动状态变化而改变。根据仿真和实拍照片实验,证实了理论上区别于传统算法的上述优点,在军事应用中具有较高的参考价值。(本文来源于《光学学报》期刊2009年11期)

王建刚,高德远[8](2009)在《一种基于分组序贯的红外弱小点目标跟踪方法》一文中研究指出针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测跟踪问题,在多假设跟踪算法(MHT)的基础上提出了一种分组序贯的思想。基于这种思想,给出了一种多组独立检测法。对这种方法进行仿真,并与多级假设检验的截断序贯处理算法进行比较。实验结果证明在相同虚警概率情况下多组独立检测法的检测概率与截断序贯处理算法的检测概率相近,但运算量要远小于后者。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2009年10期)

陈凡胜,杨朝霞,陈宏宇,陈博洋,文新荣[9](2009)在《强背景下点目标跟踪系统设计》一文中研究指出常规的空间遥感相机与地面跟踪相机在面对太阳等强目标时均不能正常工作,导致存在对太阳等强背景方向的观测盲区,而这一短暂的观测盲区在军事领域存在着致命的危险。本文给出了一种强背景下点目标跟踪系统的设计方法,该系统可以专注于太阳等强背景方向的目标跟踪,作为大型遥感相机的有益补充,同时,文中给出了采用该系统样机捕获到的太阳背景方向的飞行目标。(本文来源于《中国空间科学学会第七次学术年会会议手册及文集》期刊2009-08-27)

庄泽森[10](2009)在《点目标跟踪的非线性滤波算法研究》一文中研究指出目标跟踪技术已经在包括军事和民用的不同的领域中得到应用,它是当今国际上十分活跃的热门领域之一,而目标跟踪的核心为滤波算法。如何提出性能更好的非线性滤波算法,来对付实际系统的非线性、非高斯问题,并高效的应到到目标跟踪系统中,是本领域研究的热点和难点所在。首先,在单目标跟踪系统,针对混合线性/非线性目标动态模型,提出一种新的混合滤波算法,算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波(quasi-Gaussian particle filtering,Q-GPF)算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)估计。仿真结果表明新算法在精度不下降的前提下,计算复杂度大大下降。其次,针对多目标跟踪应用,提出一种新的基于随机集的滤波算法,算法运用Rao-Blackwellized思想,通过挖掘分析“混合线性/非线性模型”的结构,采用序列蒙特卡洛(sequential Monte Carlo,SMC)方法预测与估计概率假设密度滤波器(probability hypothesis density filtering,PHD)迭代式中各个目标的非线性状态,并利用非线性状态粒子中包含的线性状态的信息,使用KF对线性状态进行预测与估计。以更好地估计PHD进而提高各目标状态估计精度。分析与仿真的结果表明,新算法在减少计算量的同时,提升了估计精度。进一步,同样针对多目标跟踪提出一种新的概率假设密度滤波算法,算法在PHD滤波器迭代式计算之后,运用结合了mean-shift算法的核密度估计(kerneldensity estimation,KDE)理论进行PHD分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与仿真的结果表明新算法的估计精度有大幅的提高。(本文来源于《复旦大学》期刊2009-05-15)

点目标跟踪论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法。引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述。然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型。利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪。针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑。针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍。可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

点目标跟踪论文参考文献

[1].武文成,艾斯卡尔·艾木都拉.基于在线集成学习的红外点目标跟踪研究[J].山西大学学报(自然科学版).2019

[2].吴佳奇,汪韬阳,颜军,张过,蒋晓华.基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪[J].中国空间科学技术.2019

[3].王硕,张奕群,孙冰岩.红外点目标跟踪方法综述[J].现代防御技术.2016

[4].李少毅,梁爽,张凯,董敏周,闫杰.基于红外压缩成像的点目标跟踪方法研究[J].电子与信息学报.2015

[5].李晓冰,赵满庆,张宏艺.基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法[J].红外.2011

[6].王乐东,王江安,吴荣华.序列帧间双重匹配的红外点目标跟踪算法[J].光电子.激光.2010

[7].王乐东,王江安,康圣,宗思光,周润芝.相邻帧间匹配的迎头点目标跟踪算法[J].光学学报.2009

[8].王建刚,高德远.一种基于分组序贯的红外弱小点目标跟踪方法[J].火力与指挥控制.2009

[9].陈凡胜,杨朝霞,陈宏宇,陈博洋,文新荣.强背景下点目标跟踪系统设计[C].中国空间科学学会第七次学术年会会议手册及文集.2009

[10].庄泽森.点目标跟踪的非线性滤波算法研究[D].复旦大学.2009

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