融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

发布时间：2021-03-18 21:21

　　当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于（speeded up robust features,SURF）特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2019,41(08)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 移动摄像下的常规运动目标跟踪方法
    1.1 基于SURF特征点匹配的二帧差分方法
    1.2 组合卡尔曼滤波和Mean Shift算法的目标跟踪方法
    1.3 移动摄像下的目标跟踪方法设计
2 基于显著密度的高效子窗口搜索精准目标检测方法
    2.1 基于HFT的显著性检测方法
    2.2 基于显著密度最大化的ESS方法设计
    2.3 基于粗定位区域的目标精准检测方法
    2.4 快速精确的目标检测方法设计
3 融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统设计
    3.1 基于卡尔曼滤波先验误差协方差的目标机动判别器
    3.2 基于SURF特征描述子的目标匹配方法
    3.3 图像目标跟踪系统设计
        3.3.1 系统框架设计
        3.3.2 人工交互界面 （GUI） 设计
4 实验结果分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Mean Shift算法的目标跟踪综述[J]. 李慧霞,李临生,闫庆森,周景文.  计算机与现代化. 2017(01)
[2]基于显著图生成和显著密度最大化的高效子窗口搜索目标检测方法[J]. 刘松涛,黄金涛,刘振兴.  电光与控制. 2015(12)
[3]光电跟踪系统论证与设计[J]. 瞿建荣,王小齐,段红建.  应用光学. 2014(02)
[4]光电跟踪系统高速运动目标快速跟踪算法[J]. 邓洪高,王国富,孙少帅.  光通信技术. 2012(03)

硕士论文
[1]融合速度与紧致特征的目标跟踪算法研究[D]. 田健.福建师范大学 2016
[2]复杂场景下的多尺度特征分析与目标追踪[D]. 施国敏.大连理工大学 2013



本文编号：3088947