群目标等效量测形成算法研究

群目标作为多目标的一种特殊形式，实现跟踪的关键问题之一是要得到对其的等效量测。为此，提出了形成群目标等效量测几何中心、质心和重心的3种方法。给出了求解群目标几何中心、质心和重心的算法；阐述了以群目标几何中心、质心和重心为等效量测的跟踪原理和适用范围；得出了3种算法均能有效地形成群目标的等效量测，且适用于不同战术环境的结论。

弹道导弹防御中的群目标跟踪算法

针对传统群目标质心跟踪算法不能提供群内单个目标的精确航迹信息的缺点,提出了一种基于多假设思想的群目标跟踪算法。该算法除维持群以外,利用多假设处理复杂数据关联问题的能力,将对群中的单个目标形成航迹,并对箔条干扰、有源干扰等极端情况进行了处理,保证跟踪的稳定性。通过实验对该算法进行了验证,结果表明该算法能对群内相互靠近的目标进行精确跟踪,在密度为1×10-6个/m2的杂波环境下也能保持跟踪稳定性。

基于群目标几何中心的群起始算法研究

针对群目标跟踪中群起始的特殊性,阐述了群起始的作用与意义,描述了群起始现有的K-方法和集群引晶方法的基本方法、步骤及存在的问题。在此基础上,给出了群起始的定义,提出了基于群目标几何中心的起始算法。该算法首先根据监视区域内多目标回波的空间距离进行分群检测预处理,在完成分群检测后再求解每个群目标的几何中心,然后确定该门限区域内的目标回波相对于几何中心的权值,最后构建出等效量测即群目标质心,从而实现了群目标快速、稳定的群起始。仿真结果证明了该算法的有效性。

移动视频目标跟踪中的智能过滤算法研究

随着视频监控系统在现代生活中的应用越来越广泛,对移动视频目标跟踪算法的研究也越来越重要。由于视频目标追踪非常复杂和困难,如何提高移动视频目标跟踪的鲁棒性、准确性和实时性成为当前发展的主要方向。本文通过视频目标跟踪理论分析,并通过改进的目标跟踪过滤算法,解决了原来Lucas Kanade光流跟踪算法的目标易丢失、鲁棒性不高、计算量大等缺点。实验结果证明,智能过滤算法能够准确预测目标质心位置,实现可靠的跟踪。

客流统计系统中的FCM算法研究

针对公交车客流统计系统中求多个运动目标质心难的问题,同时考虑数字图像处理中数据量大的特点,采用模糊聚类分析理论中的模糊C-均值算法进行聚类。分析了该算法的原理和特点,并应用Matlab仿真软件,实现了基于该算法的公交车客流统计系统。实验结果证明,该算法运算速度快、精度高,具有比较直观的几何意义,适合运用于图像分析中对球状类型目标的分割。

基于混合高斯模型的高速公路违章停车检测方法

针对高速公路环境下的违章停车事件,提出了一种基于视频图像处理技术的检测方法。通过混合高斯模型对采集的视频序列实现背景建模,利用背景差分法获得前景目标,同时使用背景更新方法减小环境因素对背景模型的影响。通过提出的目标质心检测法实现划定区域内的运动车辆检测,对违章停车目标进行标定识别并报警。最后,通过实验对某高速公路交通视频图像进行算法验证,结果表明该算法场景适应性强、实时性好、检测准确率高。

Subpixel Target Location Techniques for 3-D Coordinate Measuring System

the close photogrammetric 3-D coordinate measurement is a newmeasuring technology in the fields of the coordinate measurementmachine (CMM) in recent years. In this method, we usually place sometargets on the measured object and take image of targets to determinethe object coordinate. The subpixel location of target image plays animportant role in high accuracy 3-D coordinate measuring procedure.In this paper, some subpixel location methods are reviewed and somefactors which affect location precision are analyzed.