复杂场景下高置信度更新策略的互补跟踪算法

针对目标遮挡、形变、旋转、光照变化及背景干扰等复杂场景下的目标跟踪问题,基于核相关滤波跟踪算法和统计颜色特征的跟踪算法,提出了一种复杂场景下的高置信度更新策略互补跟踪算法。首先,利用高斯拉普拉斯算子和局部二值模式增强目标边缘信息和纹理特征;然后,引入可调高斯窗口函数和基于关键点的尺度估计模型优化算法;最后,利用响应峰值与跟踪框的交并率设计了一种高置信度更新策略,以自适应更新模板。实验结果表明,在OTB2013数据集上本算法的精确度和成功率分别为88.3%和72.4%。

颜色自适应与相关滤波互补目标跟踪

针对相关滤波(Correlation Filter,CF)算法在目标跟踪中严重依赖目标及背景的颜色在空间中布局,对目标变形极其敏感,且因背景颜色分布的变化导致目标中心计算不准确问题,提出了颜色自适应(Color Adaptive,CA)与相关滤波互补的跟踪策略.跟踪过程中,首先根据前面帧学习的滤波模板和颜色模板,通过两种算法分别计算目标中心坐标;其次,由相关滤波产生的响应图中目标区域数值的占比,分配两种算法计算的中心坐标相应权值,得到最终的跟踪坐标.跟踪实验表明,本文方法(CACF)应对跟踪过程中各种干扰问题具有更强的鲁棒性,优于近几年一些主流的跟踪算法,且跟踪速度可达到实时性.

基于网络中心战的信息融合结构研究

在研究网络中心战体系结构和传统的信息融合结构的基础上,提出了适用于网络中心战的信息融合结构、分析了其信息流程,给出了适用于网络中心战的航迹融合合成的基本框架和接力跟踪的准则框架。

一种基于网络中心战的航迹融合合成方法

在研究网络中心战和传统信息融合方法技术的基础上,提出适用于网络中心战航迹融合合成的基本框架及其基本算法。理论分析和仿真试验结果表明,本文提出的算法可较好地实现网络中心战环境下对目标的持续跟踪。