红外多目标跟踪技术研究_郑猛

多传感器目标跟踪与定位研究

多传感器目标跟踪与定位研究随着科技的不断进步和应用的不断拓展，多传感器目标跟踪与定位逐渐成为研究的热点。

通过利用多个传感器收集的信息，可以提高目标跟踪和定位的准确性、鲁棒性和可靠性。

本文将对多传感器目标跟踪与定位的研究进行分析，并探讨其在不同领域的应用需求和潜在挑战。

一、多传感器目标跟踪与定位介绍多传感器目标跟踪与定位是指利用多个传感器对目标进行同时观测并推断目标位置的技术。

其中，传感器可以包括动态传感器（如雷达、红外传感器等）和静态传感器（如摄像头、声纳传感器等）。

通过组合多个传感器收集到的信息，可以获得更全面、准确的目标位置估计。

多传感器目标跟踪与定位的应用领域广泛，包括军事、航空航天、智能交通、环境监测等。

例如，在军事领域，多传感器目标跟踪与定位可以用于敌方目标监测和识别，提供情报支持；在智能交通中，可以用于交通流量监测和分析，优化交通调度。

二、多传感器目标跟踪与定位的优势相比单一传感器，多传感器目标跟踪与定位具有以下优势：1. 提高定位精度：不同传感器对目标进行观测，可以提供多个观测结果，并通过数据融合算法估计目标位置，从而提高定位精度。

2. 提高目标鉴别能力：通过多传感器的组合使用，可以更准确地鉴别目标，减少误判。

3. 增加鲁棒性：由于不同传感器具有不同的工作原理和物理特性，通过多传感器的信息融合可以提高系统的鲁棒性，减少单一传感器的局限性带来的影响。

4. 提高目标跟踪的可靠性：多传感器目标跟踪与定位可以通过高斯滤波等方法，对每个传感器的观测数据进行处理和融合，提高目标跟踪的可靠性。

三、多传感器目标跟踪与定位的研究挑战尽管多传感器目标跟踪与定位具有许多优势，但也面临一些挑战：1. 数据融合：如何将多个传感器获得的信息进行融合，准确估计目标的位置是研究的重要问题。

数据融合过程中需要考虑传感器之间的误差、权重分配等问题。

2. 数据关联：如何将不同传感器收集到的信息进行关联，准确匹配目标是关键。

红外小目标抗干扰跟踪算法研究

红外小目标抗干扰跟踪算法研究红外小目标抗干扰跟踪算法研究摘要：红外小目标的抗干扰跟踪是红外成像系统研究的重要课题之一。

本文针对目前红外小目标跟踪中存在的干扰问题，提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。

该算法通过深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术对目标进行跟踪，从而提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

实验结果表明，该算法在复杂干扰环境下具有良好的抗干扰能力，能够稳定跟踪红外小目标。

关键词：红外小目标、抗干扰、跟踪算法、深度学习、滤波技术1. 引言红外成像技术已广泛应用于军事、医疗、工业等领域，其中红外小目标的跟踪是关键的研究方向之一。

然而，由于红外传感器本身的局限性以及环境中的复杂干扰，红外小目标的跟踪面临着诸多挑战。

因此，开发一种抗干扰能力强的红外小目标跟踪算法具有重要的理论和应用价值。

2. 相关工作目前，研究者们在红外小目标跟踪领域已经取得了一些进展。

一些算法利用传统的图像处理方法进行目标识别和跟踪，例如边缘检测、区域生长等。

然而，这些方法对于复杂干扰环境下的目标跟踪效果不佳。

另外，一些研究者尝试采用红外图像的特征提取和纹理分析等方法进行目标跟踪，这些方法能够一定程度上提高跟踪的准确性，但对于干扰的抵抗能力较弱。

3. 红外小目标抗干扰跟踪算法本文提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。

该算法的基本思路是首先利用深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术进行跟踪。

3.1 深度学习网络深度学习网络是一种强大的模式识别工具，可以对图像进行特征提取和分类。

在本算法中，我们使用预训练的卷积神经网络来提取红外图像中目标的特征。

通过网络的学习和训练，我们可以得到目标的特征向量，用于后续的跟踪过程。

3.2 目标跟踪滤波器在红外小目标跟踪中，滤波技术是一种常用的方法，其基本原理是利用目标的动态特性进行滤波处理，从而实现目标的跟踪。

在本算法中，我们采用了卡尔曼滤波器。

采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪

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低空背景下红外目标提取跟踪算法研究

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第４０卷第５期２１００年５月
激光与红外
ＬＥＲ＆ＩＲＡＳＮＦＡＲＥＤ
Ｖｏ．０．１４Ｎｏ．５Ｍａ２０ｙ，０１
文章编号：０－７（０００－４－１１０８２１）５５６００５０３
・图像与信号处理・
低空背景下红外目标提取跟踪算法研究
张晟种，刘彤宇
（光电系统信息控制技术国家级重点实验室，河北三河０５０）６２１
摘
要：为解决低空复杂背景下红外目标的提取和跟踪，出了地平线检测排除地物背景的方提
法，然后在地平线之上的区域，采用边缘检测、阈值分割、界搜索算法并结合多帧图像的相关边性以及目标形态和运动参数的连续性来提取目标。实验表明，文的算法计算量小、时性本实
ＲｅｅｒｈｏＲａｇｔｘｒｃｉｎａｄｔａｋｎｎｅｓａｃｎＩｔｒｅｓｅｔａｔｏｎｒｃｉｇｕｄｒｌｗｌｔｄｃｇｏｎｄｏａｔｕｅｂａｋｒｕｉ

一种机载红外搜索跟踪系统多目标跟踪精度测试系统设计

一种机载红外搜索跟踪系统多目标跟踪精度测试系统设计杨旭;何江宁;陈洪亮;李莉【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2017(024)004 【摘要】多目标跟踪精度是机载红外搜索跟踪系统的重要指标,在试飞条件下进行测试验证不但试验费用高而且难度大.针对红外搜索跟踪系统多目标跟踪的特点,设计用于多目标跟踪精度测试的半实物仿真试验系统,该系统由目标模拟系统、动态激励系统、系统控制器和数据采集处理器等组成,通过与由高速以太网和航电总线组成的传输网络的连接,可在实验室条件下开展多目标跟踪精度的动态测试.介绍了测试系统的组成、功能及关键目标模拟器的详细设计,并描述了利用该系统进行多目标跟踪精度测试的工作原理.

【总页数】5页(P80-84) 【作者】杨旭;何江宁;陈洪亮;李莉【作者单位】中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000;辽宁普瑞盛消防检测有限公司,沈阳110004;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000

【正文语种】中文【中图分类】V274.1 【相关文献】 1.一种机载红外跟瞄器动态跟踪精度测试方法 [J], 杨旭 2.机载激光通信稳瞄吊舱设计与跟踪精度测试 [J], 孟立新;赵丁选;张立中;姜会林;李小明 3.一种机载雷达处理单元自动测试系统设计 [J], 佘美玲;胡亦军 4.机载红外搜索跟踪系统仿真测试平台设计 [J], 李洁;孙科峰 5.一种机载直流电源参数测试系统设计与实现 [J], 董青;朱洪翔

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红外探测技术对多目标弹道参数的测量

第31卷　第10期光电工程 Vol.31, No.10 2004年10月 Opto-Electronic Engineering Oct, 2004

文章编号：1003－501X (2004) 10－0005－04 红外探测技术对多目标弹道参数的测量

高昕1, 2, 3，许峰2, 3 ( 1. 北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094； 2. 中国科学院研究生院，北京 100039； 3. 中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西　西安　710068 )

摘要：在对多目标探测所用传感器的选择、目标提取和数据处理等三方面技术问题进行分析论证的基础上，提出了一种新的多、弱、小、暗目标近地弹道参数测量方法。采用红外热像仪合理布站，对运动的多个目标进行空间定位；采集多目标近地区域的下落图像，拟合出相应的轨迹，然后根据多条轨迹得到诸如目标空间坐标、轨迹、速度等弹道参数。这种方法可用于测量靶场落点和近地轨迹等；尤其是在对子母弹子弹群的近地弹道参数及落点的测量中，通过后期处理，可快速精确地报出各子弹的落点坐标。　关键词：目标探测；红外探测；坐标测量；作用距离；弹道参数　中图分类号：V556, TN215 文献标识码：Ａ

Measurement of ballistic parameters for multi-target with IR detection techniques

GAO Xin1, 2, XU Feng2, 3 (1. Beijing Institute of Tracking and Telecommunication Technology, Beijing 100094, China; 2. Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China; 3. Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics, The Chinese Academy of Sciences, Xi'an 710068, China)

采用多经纬仪的红外多目标实时跟踪系统设计

采用多经纬仪的红外多目标实时跟踪系统设计穆治亚;魏仲慧;何昕;王东鹤【期刊名称】《光电子技术》【年(卷),期】2012(32)4【摘要】针对靶场测量中包含较多目标的跟踪且目标容易丢失问题,提出一种多经纬仪、大视场的协同跟踪系统。

该系统拟以Xilinx公司的Virtex5系列FPGA与TI公司TMS320C6455型高速DSP为核心处理器,采用一片FPGA作图像拼接融合决策器控制两台经纬仪达到扩大视场的目的。

依据主视场得到目标俯仰方位以及灰度等特征,由决策器控制分视场对丢失目标进行协同跟踪,并将两台经纬仪的图像进行拼接融合,达到大视场、多目标实时跟踪的目的。

通过具体实验表明,该系.统适用于目标分散、目标涵盖区域较广的多目标跟踪问题,在分辨率640×512、镜头焦距220mm条件下,单个经纬仪可获得方位2°,俯仰2.5°的视场。

本系统能达到的视场为方位3.6°,俯仰2.5°,跟踪效率高且能满足系统实时性的要求。

【总页数】6页(P217-221)【关键词】大视场协同跟踪;拼接融合;像面坐标;实时处理【作者】穆治亚;魏仲慧;何昕;王东鹤【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院研究生院【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种机载红外搜索跟踪系统多目标跟踪精度测试系统设计 [J], 杨旭;何江宁;陈洪亮;李莉2.采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪 [J], 龚俊亮;何昕;魏仲慧;郭敬明3.基于实时多目标跟踪的足球机器人视觉系统设计 [J], 臧笛;李欣4.一种红外多目标实时跟踪器的设计 [J], 唐自力;李艳;程志远5.一种抗遮挡的红外多目标实时检测跟踪算法 [J], 龚卫国;王旭;李正浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于粒子滤波的红外多目标跟踪算法

一种基于粒子滤波的红外多目标跟踪算法华宇宁;崔春娜【摘要】针对粒子滤波算法固有的“退化”和“样贫”问题,采用基于权值选择重采样算法与粒子滤波算法相结合来优化粒子滤波的滤波性能、克服粒子退化.针对粒子滤波算法在红外目标跟踪,尤其是对遮挡目标跟踪方面的不足,本文从Markov 跳变非线性系统贝叶斯状态估计的角度出发,引入一种无向图即马尔可夫随机场(MRF)来描述多目标的交互模型,提出了该系统下的粒子滤波跟踪框架,并将其用在被遮挡的红外多目标跟踪中.实验结果表明,所提出的算法能有效对被遮挡的红外目标进行跟踪,并且在抗遮挡性以及跟踪持久性等方面优于主流算法.【期刊名称】《沈阳理工大学学报》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】5页(P66-70)【关键词】多目标跟踪;权值选择重采样粒子滤波;Markov随机场【作者】华宇宁;崔春娜【作者单位】沈阳理工大学自动化与电气工程学院,沈阳110159;沈阳理工大学自动化与电气工程学院,沈阳110159【正文语种】中文【中图分类】TP391近几年，随着科学技术的快速发展，尤其是计算技术和红外成像技术的飞速发展，红外多目标检测与跟踪技术在军事和民用中都起着更加重要的作用。

多目标跟踪技术定义为实时发现多个目标，并获取目标状态参数信息，根据获取的目标信息分析和估计目标的意图和态势。

尤其是在跟踪多目标时，在多目标被遮挡以及跟踪的实时性等问题成为研究的热点也是难点，存在着许多问题需要解决或改进。

近年来粒子滤波算法[1]作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法，已经取得了引人注目的成果。

本文主要采用基于贝叶斯抽样估计的序列重要采样(sequential importance sample，SIS)滤波思想，采用权值优选重采样粒子滤波算法[2]与Markov跳变非线性系统[3]相结合，针对传统粒子滤波算法的粒子“样贫”、目标遮挡等缺点进行改进。

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的统计滤波方法，即通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本，对概率密度函数p(xk|zk)进行近似估计，用样本均值代替积分运算，然后通过不断地调整粒子的权重和位置，得到调整后的粒子信息，从而获得该状态的最小方差估计的过程，这些样本被称作“粒子”，整个过程则称作粒子滤波。