改进核相关滤波器的海上船只目标跟踪

发布时间：2024-01-28 10:36

　　提高海上智能监测水平,为了实现对海上船只目标的跟踪,文中针对典型海况环境下的海上船只目标跟踪问题,提出了一种改进核相关滤波器(Kernelized Correlation Filters,KCF)的船只目标跟踪算法。首先,针对KCF算法的特征,提出船只目标跟踪临界概率的概念,用来判断目标跟踪是否异常;接着,加入卡尔曼滤波模块,用来预测跟踪目标下一时刻的位置;然后,对跟踪异常的目标设计目标跟踪异常处理模块进行处理;最后,针对4组典型的海上目标跟踪场景,通过实验验证了算法的性能。实验结果表明:文中算法在海上船只大幅度晃动、跟踪目标被遮挡、目标出界、目标尺寸变换等复杂情况下,跟踪准确率和速率比原KCF算法分别提高17.23%和7.86%。满足海上目标跟踪精度、实时性、适用性等方面的要求。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
1 引言
2 基于核相关滤波算法的船只目标跟踪
    2.1 循环矩阵构造
    2.2 岭回归分类器
    2.3 目标检测
    2.4 目标跟踪与临界概率
    2.5 目标训练模板更新与尺度变换
3 基于卡尔曼滤波的船只目标位置预测
4 船只目标跟踪异常与目标搜索策略
    4.1 目标未出界的目标跟踪异常
    4.2 目标出界的目标跟踪异常
    4.3 海上船只目标跟踪流程
5 实验结果分析
    5.1 实验环境与参数
    5.2 实验过程与分析
        5.2.1 目标生成概率
        5.2.2 目标跟踪速率
        5.2.3 中心位置误差
        5.2.4 重叠率
6 结论



本文编号：3887606