红外多目标实时跟踪方法的研究
发布时间：2021-04-12 23:52
靶场是对新兴武器装备性能进行试验检验和技术指标测试、鉴定而专门建造的设施齐备的广大地域，通过测量目标弹体飞行弹道参数来揭示被测试武器装备内在性能和固有特性已成为靶场采用的最直接最有效的手段。红外多目标跟踪技术，就是根据红外图像不同帧之间的差异性，对各个目标进行数据分析，得到各个目标不同的观测集合或轨迹，并通过分析目标的位置、速度、加速度、灰度特性等信息，预测并准确捕获其在下一帧图像上的运动位置及运动状态，实现对目标弹体及武器的试验检验过程。靶场测量中的多目标跟踪技术具有以下几个难题：首先，图像信噪比低、对比度差，目标尺寸小、形状和纹理等信息匮乏，图像背景复杂，目标与背景交织在一起，目标通常难以辨别，造成红外多目标跟踪十分困难。其次，目标交叉运动过程中的数据关联问题，目标的丢失与重现现象，也是多目标跟踪的难点之一。目前国内外的研究重点都集中在红外单目标的跟踪上，而红外多目标的跟踪领域却研究较少，因此，开展红外多目标实时跟踪方面的研究具有重要的学术意义和实用价值。结合当前工程实际需求，本文主要针对靶场测量中数量在10个以上的多批次连发目标群的实时跟踪问题展开研究，开展的研究工作主要有：1、...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)吉林省
【文章页数】：143 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 相关技术与国内外研究现状
1.2.1 图像预处理研究现状
1.2.2 多目标跟踪研究现状
1.3 本文的主要研究内容和章节安排
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 本文章节安排
第2章 红外多目标图像预处理算法研究
2.1 引言
2.2 红外多目标图像特征分析
2.2.1 红外传感器工作原理
2.2.2 红外目标模型分析
2.2.3 红外图像背景特性分析
2.3 常见的红外多目标图像预处理方法
2.3.1 TOP-HAT形态学滤波
2.3.2 高通滤波器
2.3.3 小波变换
2.4 采用稀疏表示的红外原图像预处理算法
2.4.1 稀疏表示理论
2.4.2 多成分超完备字典的建立
2.4.3 基于稀疏表示的红外图像背景抑制
2.4.4 实验结果及分析
2.5 本章小结
第3章 红外多目标实时跟踪算法研究
3.1 引言
3.2 目标跟踪原理
3.2.1 单目标跟踪原理
3.2.2 多目标跟踪原理
3.2.3 粒子滤波框架下的多目标跟踪模型
3.3 采用MJNSs与核聚类采样相结合的红外多目标跟踪算法
3.3.1 Markov跳变系统
3.3.2 Markov跳变非线性系统的贝叶斯估计
3.3.3 粒子滤波框架下的核聚类采样
3.3.4 基于ARMA模型的遮挡恢复
3.3.5 MJNSs与核聚类相结合的粒子滤波算法
3.3.6 实验结果及分析
3.4 本章小结
第4章 多站组合跟踪方法研究
4.1 引言
4.2 多批次连发目标的运动特性分析
4.3 多站组合跟踪方案
4.4 基于多尺度多级模糊聚类和智能群决策的目标群分类决策策略
4.4.1 基于多尺度多级FCM的目标群分类算法
4.4.2 智能群决策控制策略的研究
4.4.4 融合多尺度多级FCM的智能群决策分类策略
4.4.5 实验结果及分析
4.5 本章小结
第5章 图像融合决策器的设计
5.1 引言
5.2 图像融合决策器的硬件设计
5.2.1 核心处理器选型
5.2.2 多处理器间信息交互
5.2.3 平台并行处理
5.2.4 图像融合决策器设计
5.3 系统软件设计及算法实现
5.3.1 软件工具
5.3.2 数据处理系统软件设计
5.4 系统工作流程
5.5 本章小结
第6章 系统试验及性能分析
6.1 引言
6.2 试验结果分析
6.2.1 图像预处理结果及分析
6.2.2 多目标群分类结果及分析
6.2.3 多目标实时跟踪结果及分析
6.3 系统性能分析
6.3.1 系统性能指标
6.3.2 实时性分析
6.3.3 系统可靠性分析
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 论文工作总结
7.2 创新性成果
7.3 未来展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢
本文编号：3134209
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)吉林省
【文章页数】：143 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 相关技术与国内外研究现状
1.2.1 图像预处理研究现状
1.2.2 多目标跟踪研究现状
1.3 本文的主要研究内容和章节安排
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 本文章节安排
第2章 红外多目标图像预处理算法研究
2.1 引言
2.2 红外多目标图像特征分析
2.2.1 红外传感器工作原理
2.2.2 红外目标模型分析
2.2.3 红外图像背景特性分析
2.3 常见的红外多目标图像预处理方法
2.3.1 TOP-HAT形态学滤波
2.3.2 高通滤波器
2.3.3 小波变换
2.4 采用稀疏表示的红外原图像预处理算法
2.4.1 稀疏表示理论
2.4.2 多成分超完备字典的建立
2.4.3 基于稀疏表示的红外图像背景抑制
2.4.4 实验结果及分析
2.5 本章小结
第3章 红外多目标实时跟踪算法研究
3.1 引言
3.2 目标跟踪原理
3.2.1 单目标跟踪原理
3.2.2 多目标跟踪原理
3.2.3 粒子滤波框架下的多目标跟踪模型
3.3 采用MJNSs与核聚类采样相结合的红外多目标跟踪算法
3.3.1 Markov跳变系统
3.3.2 Markov跳变非线性系统的贝叶斯估计
3.3.3 粒子滤波框架下的核聚类采样
3.3.4 基于ARMA模型的遮挡恢复
3.3.5 MJNSs与核聚类相结合的粒子滤波算法
3.3.6 实验结果及分析
3.4 本章小结
第4章 多站组合跟踪方法研究
4.1 引言
4.2 多批次连发目标的运动特性分析
4.3 多站组合跟踪方案
4.4 基于多尺度多级模糊聚类和智能群决策的目标群分类决策策略
4.4.1 基于多尺度多级FCM的目标群分类算法
4.4.2 智能群决策控制策略的研究
4.4.4 融合多尺度多级FCM的智能群决策分类策略
4.4.5 实验结果及分析
4.5 本章小结
第5章 图像融合决策器的设计
5.1 引言
5.2 图像融合决策器的硬件设计
5.2.1 核心处理器选型
5.2.2 多处理器间信息交互
5.2.3 平台并行处理
5.2.4 图像融合决策器设计
5.3 系统软件设计及算法实现
5.3.1 软件工具
5.3.2 数据处理系统软件设计
5.4 系统工作流程
5.5 本章小结
第6章 系统试验及性能分析
6.1 引言
6.2 试验结果分析
6.2.1 图像预处理结果及分析
6.2.2 多目标群分类结果及分析
6.2.3 多目标实时跟踪结果及分析
6.3 系统性能分析
6.3.1 系统性能指标
6.3.2 实时性分析
6.3.3 系统可靠性分析
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 论文工作总结
7.2 创新性成果
7.3 未来展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢
本文编号：3134209
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3134209.html
