效能评估方法在多目标跟踪系统中的应用

基于系统工程理论 ,分析了影响机动多目标跟踪系统基本效能的各要素 ,给出机动多目标跟踪系统的基本效能指标及其定义 ,从而建立了雷达机动多目标跟踪系统的效能评估模型。最后通过仿真分析给出 3种多目标跟踪算法的效能评估结果。

基于并行计算的多目标跟踪系统时间复杂度优化策略探索

为了降低多目标、多特征跟踪系统的时间复杂度,分析了跟踪系统运行的特性,引入了并行计算模型对跟踪系统的串行部分重新设计,提出了检测模块与跟踪模块的并行化策略,理论分析表明并行计算模型可在较大程度上降低多目标跟踪系统的时间复杂度。

GATOR:一种多目标跟踪系统

采用光电和红外成像技术在繁杂的环境中跟踪多目标对于机载电视侦察系统来说是重要的.仅管如此,当目标遇到阻塞、变向或短暂停止时,现存系统经常会失效。为解决这个问题,开发了一种新的软件包称作GATOR(Gazing Algorithms for TrackingOriented Recognition),即用于跟踪定向识别的凝视算法。这种算法能自动启动、保持、终止并在复杂的条件下重新获取目标进行跟踪。系统的跟踪性能由鉴别信噪比和峰值锐化程度来衡量。此系统用C/C^(++)编程实现。使用高速存贮器寻址及流水线信息传输编程。

基于TMS320C6202的实时多目标识别跟踪系统处理平台设计

为解决电视捕获跟踪瞄准系统中算法复杂性与系统实时性之间的矛盾。本文设计了以最新ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ６２０２为核心处理器、基于ＦＰＧＡ和ＰＣＩ总线的实时多目标识别跟踪处理平台。通过对Ｃ６２０２和Ｃ６２０１芯片性能的比较，得出Ｃ６２０２适合实时图像处理的特点。重点介绍了该实时处理平台的基本组成、工作原理和系统优化措施。针对复杂背景下目标多、小、弱的特点，初步探讨了一种易于ＦＰＧＡ硬件实现的模糊边缘检测算法的理论基础。

移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标 ,但是难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证 .本文采用全自主移动机器人为平台 ,提出了一种硬件成本低廉的、基于颜色学习的实时多目标视觉跟踪系统 ,并提出了一种新颖的目标颜色学习和跟踪算法 .该视觉系统已成功集成在自主移动机器人系统中 。

高速公路服务区多目标智能跟踪系统应用分析

随着我国数字化和网络化的发展,逐步扩大了高清视频监测系统的使用程度,促进了多目标跟踪系统的智能化发展。这种多目标跟踪服务系统在高速公路服务区中能智能化地实现监控,监测并了解高速公路服务区实地情况,智能化地掌握高速公路服务区的有效信息。文章介绍了多目标跟踪系统的主要原理和构造,分析了这种智能化多目标跟踪系统在高速公路服务区的应用。

高速场景下一种多传感器多目标检测跟踪系统的评价方法

多源传感器融合感知结果的有效评估是自动驾驶的重要组成部分,对系统性能的优化、迭代和升级具有至关重要的作用。本文系统阐述了典型的多传感器多目标检测和跟踪系统的算法框架,并提出了一种以人工标注的激光雷达数据作为真实值的评估方法。通过该评价方法,使用在高速公路路况下采集的数据,实际评价了一个基于相机和毫米波雷达的检测和跟踪系统,获得了详实的测试数据,证明了该评价方法对于系统的改进具有指导意义。

恶劣气象条件对红外鱼眼跟踪系统影响的研究

随着战场空间的不断拓展和红外探测技术飞快发展,全空域的红外探测系统的威胁侦测成为提高已方武器系统生存能力的关键。然而,由于恶劣气象条件对红外的衰减作用,使得红外探测系统的作战效能受到了一定的影响和限制。文中基于红外鱼眼镜头的多目标跟踪系统,分别分析了霾、雾、雨、雪等恶劣气象对红外辐射衰减的衰减系数,以及衰减系数与能见度之间的相互关系,对各种不同气象条件的衰减效应进行了分析比较,并通过理论分析和实验得出了恶劣气象对鱼眼红外多目标跟踪系统的影响。

小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用

在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。

基于PDAF多阵多目标跟踪算法研究

为解决在多目标跟踪过程中,声纳存在交叉运动目标失跟问题.将多阵输出和多目标跟踪相结合,提出了基于概率数据联想滤波(PDAF)器的多阵多目标跟踪算法.计算机模拟结果表明,该算法在平面波模型下,利用两个线阵的输出可以稳定地跟踪两个交叉运动目标.将算法映射到DSP硬件平台,形成了一个多阵多目标跟踪的探测系统,实时处理的结果说明该算法对运动目标的估距误差小于5%

基于分块地形的道路约束IMM目标跟踪方法

地面动目标指示(GMTI)雷达可对地表战场区域进行广域监视和海量目标连续跟踪,能够提供可靠的战场情报信息,然而实际应用时真实雷达多目标跟踪系统的随机噪声、地杂波分布等对地面动目标跟踪结果产生较大影响.针对GMTI动目标跟踪应用环境特点,采用与道路约束相结合的方法进行地面慢速目标跟踪,将道路网按地形分块索引,加速道路匹配过程,应用交互式多模型(IMM)适应地面目标发生机动情况.实验结果表明,该方法可以明显提高雷达系统跟踪性能,达到实用要求.

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.

一种高精度机载GMTI雷达数据滤波方法

针对机载GMTI雷达地面机动慢速多目标跟踪难题,提出了一种新颖的高精度机载GMTI雷达数据滤波跟踪方法。针对机载GMTI相控阵雷达的特点,引入一种新的机载GMTI雷达量测模型,采用Doppler伪量测形式减弱Doppler量测与目标状态之间的强非线性关系,并进行了量测误差转换;通过论述发现,采用运算速度较快的UKF滤波器进行非线性滤波估计,可以有效地降低由机体坐标系到地面站惯性坐标系的复杂变换引起的估计误差放大。实验证明,该方法可以有效地提高地面机动多目标的跟踪精度,满足实际雷达跟踪系统要求。

基于有效预测区域的模糊数据关联

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标的有效预测区域为依据,利用基于Mahalanobis距离的模糊均值聚类方法解决数据关联问题,在一定程度上将数据关联和目标状态估计两个不同的过程相结合,仿真计算说明了其有效性。

Obstacle detection of mobile robot based on data fusion

To study the problem of obstacle detection based on multi-sensors data fusion,the multi-target tracking theory and techniques are introduced into obstacle detection systems,and the exact position of obstacle can be determined.Data fusion problems are discussed directly based on achievable data from some sensors without considering the specific structure of each individual sensor.With respect to normal linear systems and nonlinear systems,the corresponding algorithms are proposed.The validity of the method is confirmed by simulation results.