成像目标检测与跟踪
基于时频分析的成像小弱运动目标检测方法
第２３卷第９期 ２０１１年９月 强 激 光 与 粒 子 束 ＨＩＧＨ ＰＯＷＥＲ ＬＡＳＥＲ ＡＮＤ ＰＡＲＴＩＣＩ Ｅ ＢＥＡＭＳ Ｖｏ１．２３，ＮＯ．９ Ｓｅｐ．，２Ｏ１１ 文章编号： １００１ ４３２２（２０１１）０９ ２２９２ ０５ 基于时频分析的成像小弱运动目标检测方法
李正周 ， 田 蕾 ， 郑 微 ， 张月华 ， 金 钢 （１．重庆大学通信工程学院，重庆４０００４４； ２．中国空气动力研究与发展中心，四川绵阳６２１０００ ３．中国科学院光电技术研究所，成都６１０２０９） 摘要： 针对传统空时域滤波器难以剔除杂波（尤其是杂波边缘）的缺点，提出了一种基于时频分析的弱 小运动目标检测方法。理论分析表明，目标经过处的时频是一个小波包，波包的幅度与目标的幅度一致，而宽 度则与目标速度成反比关系；杂波边缘经过处的时频则是一个上坡或者下坡。采用两级滤波方法检测运动目 标，即首先采用恒虚警率准则过滤噪声，然后再利用目标出现处存在的波包，分别统计主瓣与旁瓣能量及其能 量比，去除杂波，检测出运动目标。云背景下弱小目标检测试验结果证明了该方法的有效性。 关键词：小弱运动目标；杂波； 时频分析；短时加窗傅里叶变换 中图分类号：ＴＰ３９ｌ＿４ 文献标志码： Ａ ｄｏｉ：ｌＯ．３７８８／ＨＰＬＰＢ２０１１２３０９．２２９２ 由于成像器件本身的噪声及背景杂波干扰往往很强，使小目标检测成为红外目标检测跟踪中的难点，同时 也是研究的热点¨１］。目前，弱小运动目标检测方法可分为跟踪前检测（ＤＢＴ）和检测前跟踪（ＴＢＤ）两种。跟踪 前检测需要对每帧图像进行门限判决，采用卡尔曼滤波器进行跟踪。这要求目标信噪比高，且目标特征明显， 对淹没于强噪声和强杂波的弱小运动目标检测性能则往往不佳。检测前跟踪避免对每帧图像进行门限判决， 而是沿目标轨迹积累和提高目标能量和信噪比，将目标检测转换为目标轨迹检测，提高目标检测概率和降低虚 警概率［３ｆ。由于跟踪前检测假设幅度平稳的目标淹没于时间独立高斯分布的噪声中，而对于具有背景杂波（如 云杂波）的图像往往需要采用基于空域、时域和空时域的高通滤波器白化图像和过滤杂波。目前，运用较为广 泛的高通滤波器有基于动态规划的方法、基于局部熵的方法和基于小波变换的方法等 。］。这些滤波器的运用 极大地提高了整幅图像信杂比，但杂波局部尤其是杂波起伏较大部分和边缘的信杂比却并不明显，其在空间和 时间的持续性使得后续的轨迹检测进一步提高了杂波能量，难以分辨出目标和杂波。 本文从时频域出发，分析运动目标、噪声和杂波的短￣￣ＪＪｎ窗傅里叶变换时频特征，利用目标、噪声和杂波时 频波形差异检测目标，该方法属于检测前跟踪范畴。理论分析表明，目标经过像素的时频是在噪声和杂波时频 上叠加了一个小波包，波包的幅度与目标的幅度一致，而宽度则与目标速度成反比关系。在此基础上，采用两 级滤波方法检测运动目标，即首先利用噪声的幅频值低于目标幅频值，采用恒虚警率准则过滤噪声，然后再利 用目标出现处存在的波包，分别统计主瓣与旁瓣能量及其能量比，去除杂波，检测出运动目标。 １ 序列图像小弱目标的时频分析 时频检测方法描述信号在时域和频域的联合分布信息，可为分析和分辨目标、噪声和杂波提供细微的空 间、时间、频率及其联合多维度的特征。小弱运动目标的序列图像ｆ（ｘ，ｙ，是）可表述为 ／、（ ，Ｙ，ｋ）一ｓ（ｘ，ｙ，ｋ）＋ｂ（ｘ，Ｙ，ｋ）４－ｎ（ｘ，Ｙ，ｋ） （１） 式中：ｓ（ｘ，Ｙ，是），ｂ（ｘ，Ｙ，是）和ｎ（ｘ， ，ｋ）分别为第ｋ帧经过像素（ｚ， ）的目标、杂波和噪声幅度值，其中ｋ为图 像序列的帧数。首先，对连续Ｎ帧序列图像的同一位置（ｚ， ）的Ｎ个像素＿厂（ ，Ｙ，ｋ）进行短时加窗傅里叶变 换 。 Ｆ（ｘ，Ｙ，ｍ， ）一ＤＦＴ［－ｆ（ｘ，Ｙ，是）＊ｗ（ｋ）］ （２） 式中：ｋ和ｍ为序列图像的第ｋ和ｍ帧； 为角频率；ｗ（ｋ）为短时窗函数，一般选能量聚集性强的汉明窗或者 汉宁窗。同一位置像素的噪声通常是时间独立同分布的随机信号，可表示为 （ ，Ｙ，志）一ｎ（ｋ）８（ｘ，Ｙ，尼），噪声 的短时傅里叶变换为
双目视觉目标检测算法
双目视觉目标检测算法
双目视觉目标检测算法是基于双目立体视觉技术开发的一种新型目标检测算法。它通过对双目视觉信息进行处理，提取图像特征信息，进而实现目标的检测、识别和跟踪等任务，可以广泛应用于机器人、自动驾驶、智能监控、虚拟现实等领域。
双目视觉目标检测算法的基本原理是通过双目摄像机获取多维图像信息，从而获得图像的深度信息，进而实现目标检测和跟踪等功能。这种算法基于计算机视觉的技术与理论，结合了深度学习和机器学习的算法，在目标检测方面相较于传统的单目视觉算法更具优势。
具体来说，双目视觉目标检测算法分为以下几个步骤：
1. 图像采集。通过双目摄像机采集图像信息，并通过双目成像的方式，生成二维图像的深度信息。
2. 标定。对摄像机进行标定，以获取摄像机内外部参数，从而建立双目成像模型。
3. 特征提取。提取双目图像中的特征，可以采用传统的图像特征提取算法（如SIFT、SURF、ORB等），也可以使用深度学习模型进行特征提取（如CNN）。
4. 目标检测。将特征信息输入到检测器中，识别出包括目标在内的物体，并标记其位置信息。
5. 目标跟踪。通过不断地匹配当前图像和前一时刻的图像，实现目标的跟踪和位置预测。
双目视觉目标检测算法还有很多的改进和优化空间，例如可以将其与深度学习模型结合，以提高检测的准确率和鲁棒性。另外，也可以采用多种传感器，如GPS、激光雷达等，与双目视觉技术相结合，以获取更丰富的环境信息。
总之，双目视觉目标检测算法是一种新型、高效的目标检测算法，应用前景十分广阔，具有很大的发展潜力。
视觉传感器标定方法与数据处理技术
视觉传感器标定方法与数据处理技术
视觉传感器是一种能够获取外部信息并将其转换成数字信号的设备，它在许多领域得到了广泛应用，如机器人导航、自动驾驶、工业检测等。视觉传感器的准确性和稳定性往往取决于标定方法和数据处理技术的选择与应用。本文将介绍视觉传感器标定方法与数据处理技术的基本原理和常见应用。
一、视觉传感器标定方法
1. 内参标定
内参标定是指校准相机的内部参数，包括焦距、主点等。内参标定的关键是确定相机的投影模型，常用的模型有针孔相机模型和简化模型。针孔相机模型基于针孔成像原理，简化模型则通过假设了更多的条件，使标定过程更为简单。内参标定的主要方法包括棋盘格标定、特征点标定等。
棋盘格标定方法是最为常用的一种内参标定方法。通过在场景中放置一个具有已知尺寸的棋盘格，在不同位置和角度下拍摄多张图像，通过寻找棋盘格角点的像素坐标和世界坐标，可以计算出相机的内部参数。这种方法简单易行，适用于大部分场景。
2. 外参标定
外参标定是指校准相机的外部参数，包括相机的位置和姿态。外参标定的关键是确定相机与世界坐标系之间的变换关系，常用的方法包括基于平面的标定和基于点的标定。
基于平面的标定方法利用多个平面的特征点，通过求解相机的外部参数，得到相机的位置和姿态。这种方法适用于多平面结构的场景，如棋盘格标定。 基于点的标定方法则通过寻找场景中的特征点，通过求解PnP问题来确定相机的位置和姿态。PnP问题是指通过已知的图像坐标和三维世界坐标点的对应关系，求解出相机的姿态和位置的问题。这种方法适用于多个离散点的场景。
3. 畸变矫正
畸变是相机成像过程中不可避免的一个问题，它会引入图像中的形状和尺寸变化。常见的畸变有径向畸变和切向畸变。径向畸变会导致图像中心附近的物体扭曲变形，切向畸变则会导致图像中心附近的物体拉伸或压缩。
畸变矫正是去除相机畸变的一种方法。它通过在标定过程中得到相机的畸变参数，再通过畸变校正算法将图像中的畸变进行矫正。常用的畸变校正方法有极线校正、校正映射函数等。
单目3d目标检测 算法流程
单目3d目标检测 算法流程
1.引言
1.1 概述
单目3D目标检测是一种利用单个摄像机进行目标检测和分析的技术。传统的2D目标检测方法主要依靠图像中目标的2D视觉特征进行识别和定位，而单目3D目标检测则通过获取目标的三维空间信息，实现对目标的更精确的检测和定位。
单目3D目标检测算法流程主要包括两个关键步骤：算法原理和数据预处理。首先，通过算法原理的研究和设计，可以实现对目标的三维形状和位置的推测和估计。其次，数据预处理是为了提高算法的准确性和鲁棒性，包括图像的去噪、滤波、图像增强等操作，以及对目标的特征提取和描述。这些步骤的有效组合可以实现对单目图像中目标的精确检测和定位。
单目3D目标检测在实际应用中有广泛的应用前景，例如机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过利用单目摄像机进行目标检测，无需使用特殊设备或传感器，大大降低了系统成本和复杂性。因此，单目3D目标检测算法的研究和应用具有重要的意义。
在本文中，我们将详细介绍单目3D目标检测算法流程的各个步骤，并进行深入的探讨和分析。通过综合运用算法原理和数据预处理技术，我们可以得到精确的目标检测结果，并为后续的目标识别和跟踪提供基础。本文的研究将为单目3D目标检测领域的进一步发展和应用提供有益的借鉴和指导。
1.2文章结构 文章结构部分的内容可包括以下几个方面：
1.2 文章结构
本文共分为三个章节，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对单目3D目标检测进行概述，介绍其在计算机视觉领域的应用和重要性。同时，我们还会明确文章的目的和意义，以及为读者提供预期的阅读内容。
在正文部分，我们将详细介绍单目3D目标检测算法的流程。首先，我们会阐述该算法的原理和基本概念，强调其在三维物体检测和定位方面的优势。接着，我们会详细描述数据预处理的步骤，包括图像采集、去噪、标定等。此外，我们还会提及相关的技术和方法，以及它们在算法流程中的应用。
在第二章的另一个要点2中，我们会进一步探讨单目3D目标检测算法中的其他重要内容。具体包括子要点1和子要点2的介绍，这两个子要点在算法流程中扮演着关键的角色。我们将详细解释它们的作用、实现原理和相关实验结果，以帮助读者更好地理解和应用这些内容。
帧差法
帧差法
近 些 年 来 , 世 界 各 地 的 学 者 们 针 对 视 频 图 像 中 的 运 动 目 标 检 测 与 跟 踪
问 题 做了大 量 而 深入 的 研 究, 提 出 了很 多 极 其 有效 的 算 法难 点 主 要 在于 视
频 序 列 中 有 各 种 不 同 的 干 扰 因 素 , 这 些 因 素 主 要 包 括 : 光 线 明 暗 的 变 化 、
成像 传 感 器 本 身 的 固 有 噪 声 、 运 动 目 标 自 身 的 形 变 或 位 移 变 化 、 背 景 中 的
杂 波 、 运动目 标 的 互相 遮 挡 或者 自 遮 挡等 , 这些 问 题 还有 待 于 做进 一 步 的研 究 。 目 前 , 常用 的 运动 目标 检 侧方 法 有: 光 流 法、 背 景 差 分法 和 帧 间 差分
法 。
1. 光流法
光 流 法 能 够 检 测 出 运 动 目 标 较 完 整 的 运 动 信 息 , 不 需 要 预 先 知 道 场 景
的 任 何信 息 , 能 够 较 好 的 处 理 运 动 背 景 的 情 况 , 并 且 可 以 用 于 摄 像 机 运 动
的 情 况 , 适 用于 帧 间 位 移 较 大 的 情 况 。 但 是 由 于 透 明 性 、 阴 影 、 多 光 源 、
遮 挡 和 噪 声 等 原 因 ,利 用 光 流 法 进 行 运 动 物 体 检 测 时 , 计 算 量 很 大 , 无 法
保 证 实 时 性 和 实 用 性 , 故 难以 应 用 到 实 时 系 统 , 同 时 对 噪 声 比 较 敏 感 , 计
算 结 果 精 度 较 低 , 难 以 得 到 运 动 目标的 精 确边 界 。
2 .
背景 差 分 法操 作 简 单, 能 够 提 供完 全 的 特征 数 据, 但 对 目 标 的检 测 能
力较 低 , 尤 其 对 天 气 、 光 照 等 噪 声 的 影 响 极 其 敏 感 ,
相控阵激光雷达原理
相控阵激光雷达原理
相控阵激光雷达（Phased Array Radar，简称PAR）是一种基于相控阵技术的激光雷达系统。它可以通过有效控制激光束的方向和波束的形状，在三维空间中实现高速高精度的目标检测、跟踪和成像。
相控阵激光雷达的工作原理是基于光的干涉和相位控制。它由多个发射单元和接收单元组成，每个单元都有一个独立的光源（例如激光二极管）和光接收器（例如光电二极管）。这些单元按照一定的几何排列，形成一个二维阵列。每个单元都可以独立控制激光束的发射时间和相位，从而实现波束的形状和方向的可调控。
在发射过程中，相控阵激光雷达首先将输入信号分配给不同的发射单元。每个发射单元会产生一个相位不同的激光束，这些激光束之间会相互干涉形成一个总的辐射波束。通过改变各单元的激光发射时间和相位，可以改变总波束的方向和形状，从而实现对目标的扫描和探测。
在接收过程中，相控阵激光雷达会收集从目标反射回来的激光信号。这些信号被接收单元接收并转换成电信号，然后经过放大和滤波处理。每个接收单元会分别调整接收信号的相位和延时，以便将信号从不同方向的目标分离出来。最后，这些信号会被送入相控阵激光雷达的信号处理模块进行目标检测、跟踪和成像。
相控阵激光雷达具有以下几个特点：
1. 高速高精度：相控阵激光雷达可以通过调整激光波束的方向和形状，实现对广泛范围内的多个目标进行高速高精度的检测和跟踪。
2. 多功能性：相控阵激光雷达可以同时实现目标的探测、测距、速度测量和成像等多种功能，具有较大的灵活性和适应性。
3. 抗干扰能力强：由于相控阵激光雷达可以通过动态改变波束形状和方向，因此它具有较强的抗干扰能力，可以有效抑制多径效应和杂波干扰，提高目标探测的可靠性。
4. 全天候工作：相控阵激光雷达采用激光技术，可以在良好或恶劣的天气条件下工作，如雨、雪、雾等，具有良好的适应性。
总的来说，相控阵激光雷达是一种基于相控阵技术的高性能激光雷达系统。它通过控制激光波束的方向和形状，实现对目标的高速高精度的探测、跟踪和成像。相控阵激光雷达具有多功能、抗干扰能力强和全天候工作等特点，具有广泛的应用前景。
超声波雷达的用途有哪些
超声波雷达的用途有哪些
超声波雷达是一种使用超声波技术来进行测距和成像的一种设备。它可以通过发送超声波信号并接收回波来获取目标物体的信息，常用于工业、医疗、军事、地质勘探等领域。下面将详细介绍超声波雷达的用途：
一、工业应用：
1. 测距和检测：超声波雷达可以用于测量距离，通过发送超声波信号并检测回波的时间来计算距离。在工业生产中，可以用来测量物体的位置、检测物体的存在与否，实现自动化控制和定位。
2. 非接触式液位测量：超声波雷达可以通过测量液体表面到传感器的距离，来实现液位的测量。相比于传统的浸入式液位传感器，超声波液位测量具有非接触、无污染、适用范围广等优点。
3. 材料检测和缺陷检测：超声波雷达可以用来检测材料的粗糙度、密度、弹性等特性。在工业生产中，可以用来检测材料中的裂缝、气泡、异物等缺陷，保证产品的质量和安全性。
4. 航空航天和船舶：超声波雷达可以用来测量飞机、船舶等大型物体的距离和速度，为飞行员和船长提供导航和避障的信息，确保飞行和航行的安全。
二、医疗应用： 1. 体温测量：超声波雷达可以用于测量身体表面的温度，通过测量皮肤表面到传感器的距离和红外辐射量，计算出体温。相比于传统的体温计，超声波雷达不需要接触人体，更加方便和卫生。
2. 超声波成像：超声波雷达可以用于医学中的超声波成像，通过发送超声波信号并接收回波，重建目标物体的形状和结构。在医学检查中，常用于妇产科、心脏科、肝脏等器官的检查，帮助医生进行诊断和治疗。
3. 心脏监测：超声波雷达可以用于监测心脏的运动和血流情况。通过测量心脏的跳动和血液的流动速度，可以评估心脏的功能和健康状况，并帮助医生进行治疗。
三、军事应用：
1. 目标探测和跟踪：超声波雷达可以用于探测敌方目标的存在和位置，并实时跟踪目标的移动。在军事战争中，可以作为战场侦查和监视的重要工具，提供战略和战术的支持。
2. 障碍物检测和避障：超声波雷达可以用于检测敌方布设的地雷、障碍物等，并提前发出警告，帮助军队规避和击溃敌军的防御体系。
运动目标检测与跟踪算法的研究进展
运动目标检测与跟踪算法的研究进展
0 引言
人类感知的环境信息大多是通过视觉获得的，而在接受到的所有视觉信息中，人们又往往对动态信息更感兴趣。随着多媒体技术的发展，人们正在
接触越来越多的视频信息。一方面，要获得较高压缩比来存储这些信息，另一方面，需要对感兴趣的区域或对象进行操作[1]。因此对视频图像中
运动目标的提取、分类识别和跟踪，已成为对运动目标的行为进行理解和描述视频图像中动态信息的主要内容。
运动目标的检测与跟踪在技术上融合了计算机视觉、视频图像处理、模式识别和自动控制等相关领域的知识[2]。运动目标的检测与跟踪是视频技
术的一个重要研究方向，其应用十分广泛。在交通流量的监测、安全监控、军事制导、视觉导航，以及视频编码中都有涉及。目前，运动目标的检
测与跟踪已经取得了很多成果，并且不断有新技术、新算法涌现。但是，在实际环境中，由于自然环境的复杂（光照、气候的变化等），目标的高
机动性，干扰了目标检测与跟踪，造成检测不准确且跟踪效率不高。因此，研究改进运动目标检测与跟踪算法有很现实的意义和应用价值。
1 运动目标检测常用算法
运动目标检测就是从视频图像中将变化的区域从背景中提取出来，此类算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景
下运动检测。静态背景下只有被监视目标在摄像机的视场内运动；而动态背景下摄像机也发生了运动，这个过程就产生了目标与背景之间复杂的相
对运动，造成动态背景下的运动检测和跟踪难度很大。目前对于动态背景下运动检测和跟踪的研究较少，因此本文暂不涉及运动背景下的运动目标
检测与跟踪。在静态背景下，运动目标检测主要算法有三种：帧间差分法、背景差分法和光流法。下面分别对这三种算法进行分析。
1.1 帧间差分法
帧间差分法[3]的基本原理就是相邻帧的图像对应像素点的灰度值相减，通过差分图像进行二值化处理以确定运动目标。帧间差分法的主要优点
是：算法实现简单，程序设计复杂度低；不存在背景的获取、更新和存储的问题；对场景中光线的变化不太敏感，实时性好。但在实际环境中，当
探测、跟踪与侦察
0609697
基于空间谱估计的单星侦察无源定位刊,中/吴世龙
//上海航天.2005,22(6).4043(G)
讨论了单星侦察无源定位的瞬时测向和测向交叉
两种定位方式。简述了地面目标的空间谱估计测向技
术及其发展,并分析阵列形状、高精度定位、准实时二
维谱估计和信号源数等其他影响定位性能的因素。研
究表明,对单星无源定位的理论和工程实现,尚需作进
一步的研究。参4
0609698
空防对抗仿真的情景想定设计刊,中/李凌鹏//上海
航天.2005,22(6).3639(G)
0609699
导弹目标ISAR成像的仿真刊,中/刘茜//上海航
天.2005,22(6).2124(G)
在逆合成孔径雷达(ISAR)成像基本原理及信号
处理过程的基础上,根据导弹的飞行弹道、自转和进动
模型建立导弹飞行模型,采用自相关快速运动和累积
相关运动两种补偿方法,对导弹目标的ISAR二维成
像进行了仿真研究。结果表明,导弹的自旋对成像结
果及积累时间的影响较大,模型不同,积累时间也不
同。参1
0609700
基于HLA的多假目标干扰效能评估仿真系统研究
刊,中/王志刚//航天电子对抗.2005,21(5).
5658(D2)
阐述了多假目标干扰评估仿真系统的功能及组成
结构,建立了效能评估指标体系,给出了系统模型需
求,并基于高层体系结构(HLA)设计了联邦体系结构、
联邦对象模型和成员对象模型。参5
0609701
雷达对抗仿真通用系统架构研究刊,中/安红//航天
电子对抗.2005,21(5).5355(D2)
分析了在雷达对抗仿真系统研制过程中,建立通
用的系统架构带来的好处,并从仿真系统体系结构和
功能设计两个方面,提出了实现通用系统架构的基本
技术思路和方法。参4
0609702
通信同步的干扰()刊,中/朱庆厚//航天电子对
抗.2005,21(5).4649(D2)
主要讨论了无线电通信中的同步问题,其目的是
为了进一步分析破坏通信同步的可行性及方法。参4
0609703
基于实验数据的时差定位系统定位精度推算刊,中/
基于重叠视域的跨相机多目标跟踪
第 42 卷第 5 期2023年 9 月Vol.42 No.5Sept. 2023中南民族大学学报（自然科学版）Journal of South-Central Minzu University（Natural Science Edition）
基于重叠视域的跨相机多目标跟踪
王子依1，周斌1*，胡波2
（1 中南民族大学 计算机科学学院 & 国家民委信息物理融合智能计算重点实验室，武汉 430074； 2 武汉市东信同邦信息技术有限公司，武汉 430074）
摘要 针对短道速滑运动员检测难度大，难以准确进行跨相机目标交接等问题，提出了基于重叠视域的跨相机多目标跟踪算法.通过使用Global context network（GCnet）注意力模块、Funnel ReLU（FReLU）激活函数和Distance-IoU非极大值抑制（DIoU-NMS）改进YOLOXs算法，提高对粘连目标的检测精度.依据平面单应性原理将相机图像坐
标映射至统一世界坐标以关联相邻相机，提出基于目标质心位置相似性与检测框空间相似性关联权重的改进型匈牙利匹配算法，实现跨相机目标一致性判定.实验结果表明：YOLOXs-GFD算法的平均准确率在Skater数据集和INRIA数据集上分别提升2%、1.1%.MOT-skater数据集上，跨相机多目标跟踪指标MCTA和IDF1分别为80.6%、83.7%.所提出的算法对短道速滑运动员的跨相机跟踪具有更优的准确性与鲁棒性.
关键词 重叠视域；多目标跟踪；YOLOXs改进；目标交接；匈牙利算法；短道速滑中图分类号 TP391.41 文献标志码 A 文章编号 1672-4321（2023）05-0702-10 doi：10.20056/ki.ZNMDZK.20230517
Cross-camera multi-target tracking with overlapping field of views