动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究

发布时间：2021-01-02 15:15

　　在基于对扩展目标成像的光电跟踪系统中,对目标图像的定位将对后续的跟踪控制性能产生很大的影响,如何从一系列具有复杂背景和较大扩展度的目标序列图像中实现高精度的特征定位跟踪一直是非常活跃的研究方向。本课题所研究的目标图像具有一定的扩展度,有一定的纹理和形状信息,但是目标的运动过程比较复杂,可能出现尺度变化,旋转,遮挡等情形从而导致跟踪精度下降。因此,研究一种针对扩展目标图像的高鲁棒性的特征定位跟踪算法很有必要。特征表达是目标跟踪过程的关键部分。人工特征相对简单,实时性强,但存在表征能力不足的问题。当处理诸如快速变化和目标遮挡之类的问题时,其易于漂移。随着深度神经网络在目标检测和识别任务中的强特征表达能力,深层神经网络特征逐渐被用作特征提取工具,但如何使用和集成这些特征仍值得研究。基于目标跟踪实时性的考虑,本文以相关滤波为基本框架,从特征改进的路线来进行算法研究。在目标检测和识别等领域中,特征层数的增加对算法效果是正增益的。本文将特征层数比目前普遍使用的VGG-19更深的残差神经网络（ResNet-50）作为主要研究对象,详细分析了各特征层对目标跟踪性能的影响。创新性的将ResNet-50的... 

【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)四川省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ATP系统跟踪目标示意图，引自文献[2]

2够实时探测和校正波前误差，是目标以接近光学系统衍射极限的质量成像，因而可以提高目标在探测器靶面上的成像质量，提高目标的对比度和信噪比[3]。将自适应光学技术与ATP望远镜结合，利用自适应光学技术校正大气湍流后的高分辨图像，可以获得高精度的目标跟踪性能。经过自适应光学系统变形镜校正后的扩展目标的高精度定位信息用来控制快反镜，可以获得更高的跟踪精度。一般将加入自适应光学校正的跟踪系统称为“高精跟踪系统”，如图1.2所示。图1.2自适应光学系统高精跟踪示意图Figure1.2Highprecisiontrackinginadaptiveopticalsystem在整个光电跟踪系统中，对扩展目标位置的提取精度和准确性将对后续的跟踪控制产生很大的影响，所以本课题将高精度光电跟踪系统中的图像跟踪处理部分作为研究重点，通过分析一系列的序列图像信息，旨在提出一种目标跟踪算法输出更高精度和更准确的目标定位值。在实际的定位和跟踪中，会根据目标的特点定制相应定位跟踪策略。本课题研究的目标为扩展目标[4]，定义为每个时间点可能产生一个以上计量参数的目标。具体应用背景如图1.2所示，本课题研究的扩展目标图像来自于经过大气湍流扰动以后，经过AO自适应光学系统自适应校正后高分辨扩展目标图像。在成像平面上，该目标占有一定比例，具有边缘、纹理、灰度、形状等丰富的目标特征信息，可以结合特征做高精度的定位和跟踪，也是这个原因，在计算特征描述模板

3时，算法的实时性将会很难得到保障。另外，扩展目标运动过程比较复杂，这也给扩展目标的跟踪带来了难点：1.目标的尺度大小会引起目标的局部特征区域的细节信息发生变化。2.目标的方向会不断地改变，有时目标姿态的变化甚至会出现自遮挡的问题，该情形下的目标特征信息发生部分缺失。3.当场景中存在光照变化时，扩展目标的某些部位的灰度信息发生快速变化。以上的因素都可能会导致选取的特征漂移或丢失，导致跟踪失败。因此不仅要满足大范围搜索下目标跟踪算法的实时性的需求，尽量避免或简化过于复杂的计算量，而且要满足现实复杂场景下对目标跟踪算法鲁棒性和适应性的考验。图1.3目标的复杂姿态变化Figure1.3Complexattitudechangeoftarget因此研究一种能够在扩展目标图像中稳定表达的，且在尺度变换、目标旋转、目标自遮挡，光照变化等多参数下具备不变性和同一性的特征描述模板以及相应的目标跟踪算法，当扩展目标环境变化发生变化以及自身姿态变化时，依旧能够稳定的表征目标和跟踪目标，并且在短期跟踪失败后能重新检测并跟踪目标，输

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于相关滤波器的目标跟踪方法综述[J]. 马晓虹,尹向雷.  电子技术应用. 2018(06)
[2]基于GBVS改进的Object Bank场景分类方法[J]. 陈梦婷,陈思喜.  计算机与现代化. 2017(01)

博士论文
[1]光电经纬仪电视跟踪、捕获快速运动目标技术的研究[D]. 王建立.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2002

硕士论文
[1]光电跟踪系统的设计与实现[D]. 孔庆珊.哈尔滨工程大学 2010



本文编号：2953136