多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

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信息融合系统中的目标跟踪及数据关联技术研究

信息融合系统中的目标跟踪及数据关联技术研究信息融合系统是一种将多源、多模态、多尺度的数据进行整合和分析的技术。

该系统在军事、安全、交通等领域具有重要应用价值，其中目标跟踪和数据关联技术是实现系统高效运行的核心。

目标跟踪是信息融合系统中的重要研究内容之一。

它指的是通过跟踪目标在不同时间和空间中的位置、速度和状态等参数，从而实现对目标的监测、定位和预测。

目标跟踪技术可以通过多种传感器获取目标的信息，如雷达、红外、视频等，然后将这些信息进行融合，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

在信息融合系统中，目标跟踪技术面临的挑战主要包括目标的长时间遮挡、感知噪声、非线性动态、目标模型不确定性等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多目标跟踪算法，如基于卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。

这些算法通过利用动态模型和测量模型来对目标进行预测和估计，进而实现对目标轨迹的跟踪。

除了目标跟踪技术外，数据关联技术也是信息融合系统中的关键技术之一。

数据关联指的是对从不同传感器收集到的数据进行对准和匹配，以确定是否来自同一个目标或同一个事件。

数据关联技术可以通过目标特征描述、时空同步等方法来实现数据的关联。

其中，多目标数据关联是一个复杂而具有挑战性的问题，研究人员主要通过将目标轨迹信息与传感器观测数据进行匹配来解决这个问题。

在信息融合系统中，目标跟踪和数据关联技术的研究可以相互促进和补充。

目标跟踪技术可以提供对目标位置和状态的估计，进而为数据关联提供可靠的输入；而数据关联技术可以通过对传感器数据进行匹配和关联，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

因此，将目标跟踪和数据关联技术相结合，可以实现对多源数据的高效利用和信息的准确推理。

信息融合系统中的目标跟踪和数据关联技术的研究还存在一些挑战和问题。

首先，目标的多尺度特征描述和多模态数据融合是一个难点，需要进一步研究有效的特征提取和融合方法。

其次，针对动态环境和目标行为的不确定性，需要设计更加鲁棒的目标跟踪和数据关联算法。

前视声呐多特征自适应融合跟踪方法

Ａｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｉｎｆｏｒｗａｒｄｌｏｏｋｉｎｇｓｏｎａｒｍｕｌｔｉ — ｆｅａｔｕｒｅｔｒａｃｉｎｇｋ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｏｒｗａｒｄｌｏｏｋｉｎｇｓｏｎｒ，ａ
ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅａｄａｐｔｉｖｅｃｌｕｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｗｉｔｃｈｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈ－
马珊，庞永杰，张铁栋，张英浩
（哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１）
摘
要：为了提高基于前视声呐的水下多目标跟踪精度，在粒子滤波跟踪的基础上，采用多特征自适应线索融合策略，通
过在线调整特征融合方法计算粒子权值，提取出每个粒子对应模板的多个特征，包括形状与亮度特征、不变矩数字特征和灰度共生矩阵数字特征。采用自适应融合策略对粒子的各个特征权值进行融合得到最终权值，特征线索良好时采用性融合策略，否则采用基于模糊逻辑的加权融合策略。采用２组前视声呐水池试验序列图像，通过与传统融合策略进

基于Camshift的多特征自适应融合船舶跟踪算法

ＡｂｔａｔＭｕｔｔｒｅｒｃｉｇｂｓｄｏｅｓｌｉｇｅｕｎｅｎｔｒｄｏｔｒｙｉｔｅｐｅｓｆｃｒｙｎｕｓｒｃ：ｌ —ａｇｔａｋｎａｅｎｖｓｅｍａｅｓｑｅｃｓｍｏｉｅｎｗａｅｗａｓｈｒｍｉｅｏａｒｉｇｏｔｉｔｏ
ａｄｉｒｖｓｔｅｒｂｓｎｓｆｏｓｒａｉｎｍｏｅ．ｈｎｔａｋｎｒｅｓｔｅｔｒｅｄｌａｅｎｆｓｏｃｕｅｎｍｐｏｅｏｕｔｅｓｏｂｅｖｔｄ１Ｗｅｃｉｇｔｇｔ，ｈｇｔｈｏｒａａｍｏｅｂｓｄｏｕｉｎｉｉｌｄｄｉｓｎｎ
第３８卷第５期
２１年５０１月
光电工程
ＯｐｏＥｌｃｒｎｃＥｎｇｎｅｒｎｔ — ｅｔｏｉｉｅｉｇ
Ｖｏ．８，１３Ｎｏ．５Ｍａ，２１ｙ０１
文章编号：１０ — ０Ｘ２１５０５ — ７０３５１（０ — ０２０００
ＹＵＮａＸｉｏ，ＸＩＡ０Ｇａｎｇ
（ｃｏｌｆｅｏａｔｓｎＡｔｎｕｉ，ｈｎｈｉｉｏｏｇＵｉｒｉ，Ｓａｇａ０２０Ｃｉａ）ＳｈｏＡｒｎｕｉｄｓｏａｔｓＳａｇａａＴｎｎｖｓｙｈｎｈｉ０４，ｈｎｏｃａｒｃＪｅｔ２
ｔｅＣａｈｆｔｃｉｇａｇｒｈＴｅｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｓｉｈｒｈｍｓｉｔｒｋｎｌｏｉｍ．ｈｘｅｉｎａｓｌｈｗｔｈｒｐｓｄｔｃｉｇａｇｒｈｃｎｐｏｉｅｈｇｅａｔｒｓｈｔｒｉ

目标跟踪技术在军事领域中的应用研究

目标跟踪技术在军事领域中的应用研究目标跟踪技术是一种基于计算机视觉或图像处理技术的研究领域，可以自动分析视频或图像数据，提取其中的目标并跟踪它们的移动轨迹。

这种技术在军事领域中具有重要的应用价值，可以帮助作战指挥官更精确地掌握敌情，提升作战指挥效率，提高战斗胜率。

一、目标跟踪技术的基本原理目标跟踪技术是基于计算机视觉和图像处理技术的，需要通过对视频或图像数据的分析和处理，来实现自动跟踪目标的移动轨迹。

目标跟踪的基本原理是通过对目标的特征进行提取和描述，来识别和跟踪目标。

这些特征可以包括目标的颜色、形状、纹理等信息。

在目标跟踪的过程中，需要利用计算机视觉和图像处理技术，对目标的特征进行分析和处理，以确定目标所处的位置、大小和运动状态等信息。

为了实现目标跟踪，需要先对目标进行检测和识别。

在这个过程中，需要检查图像或视频中是否存在目标，并将目标从背景中分离出来。

根据目标的特征和相邻帧之间的运动信息，可以确定目标的位置和运动轨迹。

为了应对目标的变化和干扰，需要不断地对目标的特征和运动轨迹进行更新和调整。

二、目标跟踪技术在军事领域中的应用目标跟踪技术在军事领域中具有广泛的应用，可以用于战场情报收集、作战指挥、火力打击等方面。

作为一种情报收集手段，目标跟踪技术可以通过对卫星、无人机、摄像头等多种载体所拍摄的图像或视频数据的分析和处理，来获取敌情信息。

这些信息可以包括部队的位置、规模、装备等。

通过对这些信息的分析和研究，可以为战场指挥提供精确的数据支持，帮助指挥官做出正确的决策和部署。

作为一种作战指挥工具，目标跟踪技术可以帮助指挥官实时掌握敌情信息，及时调整战斗部署。

通过对目标的跟踪和分析，可以获得目标的速度、方向、距离等信息，这可以帮助指挥官进行作战规划和部署，提高决策的准确性和作战效果。

此外，在对特定目标的跟踪中，可以根据目标的运动状态和位置信息，提前进行预测和判断，以便及时采取行动。

作为一种火力打击手段，目标跟踪技术可以帮助士兵和武器系统快速锁定目标，实现火力打击的精确性和效率。

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法舰载直升机的任务范围通常比陆基直升机更广泛，以海上监视和搜索任务为主。

然而，在实践中，直升机面临着目标跟踪方面的困难，因为海面和天空显著的背景噪声和干扰会干扰传感器的操作。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法。

该方法使用了多传感器集成的框架，包括雷达，光电跟踪仪和红外夜视仪等多种传感器，从而可以获得更多关于目标的信息。

这些传感器收集到的数据可以通过数据融合的技术进行协同处理，得到更准确的目标跟踪结果。

在多传感器的框架下，该方法首先进行海面或天空的监测，并通过雷达的目标跟踪功能确定可能存在的目标。

然后，光电跟踪仪和红外夜视仪开始扫描这些目标，收集更丰富的数据，并构建目标的特征描述。

这些描述可以包括目标的大小，形状，运动状态等，从而帮助识别和跟踪。

此外，该方法还采用了改进的目标运动模型来更好地描述目标的运动行为。

拟合目标的运动模型可以提高在噪声和干扰背景下的跟踪准确性。

同时，该方法还引入了序贯贝叶斯估计器，以应对数据融合过程中的不确定性。

这种估计器可以对目标状态进行实时更新，从而提高跟踪性能的鲁棒性和可靠性。

本方法还使用连接管理技术来处理在目标跟踪过程中存在的假目标和轨迹不匹配问题。

连接管理技术可以通过建立正确的目标和轨迹之间的联系来消除假目标和轨迹不匹配问题，并提高整个跟踪系统的稳定性和健壮性。

综上所述，改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法可以通过协同处理多种传感器数据，使用改进的目标运动模型和序贯贝叶斯估计器，以及引入连接管理技术，从而提高目标跟踪的准确性、鲁棒性和可靠性。

该方法为舰载直升机的任务执行提供了更好的保障。

由于没有具体的分析对象和数据来源，这里我将以某个假想的数据集为例，进行数据分析的示范。

假设我们收集到了一份有关国家人口、GDP和人均寿命的数据集，其中包括了以下列：1. 国家名称2. 人口总数（单位：亿）3. GDP总量（单位：万亿美元）4. 人均寿命（单位：岁）我们可以通过对这些数据的分析，了解国家人口、经济和卫生保健状况的关联情况，以及一些值得注意的趋势和现象。

融合多线索的抗遮挡目标跟踪及其仿真平台设计

Ｋｅｒｓｂｅｔｒｃｉｇｍｅｎｓｉ；ｐｒｉｅｆｔｒｇｎｉｃｌｓｎｙｗｏｄ：ｏｊｃａｋｎ；ａ－ｈｆａｔｌｉｅｉ；ａｔｏｃｕｉ；ＭａｌｂＧＵＩｉｌｉｎｐａ— ｔｔｃｌｎ — ｏｔａ；ｓｍｕａｏｌｔｔ
ｗａｒｓｎｅａｅｎＭａｌｂＧＵＩｎｗｈｃｅｅａｅｔａｅｕｎｅｒｅｔｄｆｒｔｅｒｃｍｐｒｓｎｓｐｅｅｔｄｂｓｄｏｔａ．ｏｉｈｓｖｒｌｄｎｉｌｑｅｃｓｗｅｅｔｓｅｏｈｉｏａｉｏｉｃｓｔｉｅｏｔｉｌｔｎｒｓｌ．Ｉｓｓｏｙｔｅｒｓｌｈｔｔｉａｇｒｔｍｏｌｅｌｔｈｃｌｓｏｏｇｖｕｓｍｕａｉｅｕｔｔａｏｗａｈｗｎｂｈｅｕｔａｈｓｌｏｉｈｃｕｄｄａｈｔｅｏｃｕｉｎｔｗｉ
ＣＡＯｉ，ＦＵ－ｉｎ，ＷＡＮＧｉ－ｕＪｅＤｅｑａｇＪｎｈａ
（ｏｌｅｏｌｔｃｌｎｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇａｚｏｉ．ｏｅｈ，Ｌｒｈｕ７０５，ｉａＣｌｇｆｅｒａｄＩｏｍａｉｎｉｅｒｎ。ＬｎｈｕＵｎｖｆｃｅＥｃｉａｎｏＴａ￣ｏ３００Ｃｈｎ）
标跟踪中的遮挡难题，同时该平台不但提供给了统一的界面进行仿真比较，还有很好的交互性与可扩展性，能够实
现不同算法的集中管理，并输出可视的实验结果，充分验证了平台设计的有效性．
关键词：目标跟踪；ａｎｓｉ；粒子滤波；抗遮挡；ｔｂＧ；仿真平台ｍｅ－ｈｆｔＭａｌＵＩａ

基于机器视觉的军事目标识别与跟踪研究

基于机器视觉的军事目标识别与跟踪研究【引言】机器视觉的快速发展为军事领域带来了巨大的变革。

随着科技的进步，军事目标识别与跟踪系统已经成为一种极其重要的军事装备，它能够在军事作战中发挥至关重要的作用。

本文旨在探讨基于机器视觉的军事目标识别与跟踪，包括其原理、方法和应用。

【目标识别与跟踪的原理】军事目标识别与跟踪系统借助计算机视觉技术来实现对敌人目标的自动识别和跟踪。

其原理主要包括：图像采集，特征提取，目标匹配和跟踪。

首先，图像采集是目标识别与跟踪的基础。

通过使用高分辨率的摄像头、红外传感器或其他传感器，可以获取到目标的图像或视频。

这些图像和视频将作为后续处理的输入。

其次，特征提取是目标识别与跟踪的核心。

通过提取目标图像的特征，例如形状、纹理、颜色等，可以将目标与背景进行区分。

常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，可以有效地提取出目标的特征信息。

然后，目标匹配是必要的步骤。

通过将提取得到的目标特征与预先训练的目标数据库进行比对，可以完成目标的识别。

匹配算法可以使用传统的模板匹配、相关性匹配等方法，也可以使用深度学习的卷积神经网络进行处理。

最后，目标跟踪是目标识别与跟踪的关键环节。

通过在连续的图像或视频帧中追踪目标的位置，可以实现对目标的持续跟踪。

目标跟踪方法可以分为基于像素级别的方法和基于特征点的方法，在实际应用中根据场景的需求选择合适的方法。

【目标识别与跟踪的方法】目标识别与跟踪的方法多种多样，下面介绍一些常用的方法。

首先，传统的目标识别与跟踪方法。

这些方法通常基于传统的计算机视觉技术，如模板匹配、边缘检测、颜色分割等。

这些方法相对简单，计算效率高，但对于复杂的场景和变化多样的目标具有一定的局限性。

其次，近年来，深度学习技术的兴起为目标识别与跟踪带来了新的突破。

通过利用深度神经网络，可以提高目标识别和跟踪的准确性和鲁棒性。

主要的深度学习方法包括基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和识别以及基于循环神经网络（RNN）的目标跟踪。

基于多特征自适应融合的目标跟踪算法

问题。
关键词：多特征；自适应融合；在线学习中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．１０５０
ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅ
（天津大学电子信息工程学院天津３０００７２）
摘要：针对目标跟踪中部分遮挡及漂移问题，提出了一种基于多特征自适应融合和在线学习的目标跟踪算法。首先针对原始特征提取的相对简易性，提出了改进的特征提取方法，提高了特征的表达能力和判别能力，然后将多种特
舢
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣ电Ｍ子ＥＡＳ测ＵＲＥ量ＭＥＮ技Ｔ术ＴＥＣＨＮ０ＬＯＧＹ
第２３０６１３卷年第１１１月１期
基于多特征自适应融合的目标跟踪算法
张静刘晓伟刘安安苏育挺张哲
ｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ — ｆｅａｔｕｒｅａｎｄｏｎｌｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆ

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多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪
李科;徐克虎;张波
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2012(048)034
【摘要】When the moving object is occluded, or similar to background, it is hard to track the moving object. An optimize particle filter arithmetic based on adaptive features fusion mean shift method is proposed to solve this problem. This paper uses united histogram to describe the grayscale and gradient direction features of the object, adjusts features weight adaptively based on the features dependability of the object of prior picture. In particle filter theory it uses the improved mean-shift method to make particles of the particle filter to move towards estimated direction of maximal posterior kernel density of the target state, and designs a fusion observational model to improve the scene adaptability. The experimental result show that this algorithm can track military camouflage target reposefully where the color for both target and background are similar, and is robust for serious occlusion.%针对军事伪装目标在运动过程中存在与背景分布十分相似或遮挡等强干扰情况下的跟踪问题,提出了一种基于自适应多特征融合的均值漂移算法优化的粒子滤波跟踪算法.利用背景加权后的联合直方图表述目标灰度和梯度方向信息,根据前一帧目标特征的可信度自动调节双方的权重,在粒子滤波算法的框架下,利用改进后的均值漂移算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,并设计了特征融合的观测模型,以提高跟踪算法的场景适应能力.
实验结果表明,该算法可实现对与背景相似的军事伪装目标的稳定跟踪,对目标的严重遮挡具有很好的鲁棒性.
【总页数】5页(P171-174,198)
【作者】李科;徐克虎;张波
【作者单位】装甲兵工程学院控制工程系,北京100072;装甲兵工程学院控制工程系,北京100072;装甲兵工程学院控制工程系,北京100072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于分片的多特征自适应融合的目标跟踪 [J], 李文举;孙婧怡;姚建国;张晴
2.基于多特征自适应融合的目标跟踪算法 [J], 刘芳
3.基于多特征自适应融合的目标跟踪算法 [J], 刘芳
4.基于多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法 [J], 董娜;刘军
5.多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪算法 [J], 谢维信;赵田
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