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题名弱小目标跟踪算法性能评估的研究
被引量：4
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作者
周进
吴钦章
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机构
中国科学院光电技术研究所
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出处
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期19-22,99,共5页
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文摘
本文提出了弱小目标检测和跟踪算法的性能评估框架,并针对弱小目标检测和跟踪的特点,从背景特性、目标特性和跟踪干扰特性等方面对弱小目标序列图像的仿真进行了分析。通过分析弱小目标跟踪中可能遇到的不同的目标情况和由此产生的正确跟踪轨迹、正常轨迹消失、错误跟踪轨迹、遗漏轨迹和虚假跟踪轨迹等目标跟踪状况,以弱小目标仿真模块提供的目标原始真值为基础,采用了有效跟踪评价和有效跟踪精度评价的方法对跟踪算法进行评估。试验表明,该方法能够有效地评估弱小目标跟踪算法。
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关键词
弱小目标跟踪
目标仿真
性能评估
跟踪算法
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Keywords
Dim target tracking
Target simulation
Performance evaluation
Tracking algorithm
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分类号
V556
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪
- 2
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作者
伍雯雯
周健斌
薛秋条
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机构
桂林电子科技大学
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第3期168-173,共6页
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基金
自治区级大学生创新创业训练计划项目(201910595164)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2022YCXS145)。
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文摘
针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。
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关键词
粒子滤波
红外目标跟踪
弱小目标跟踪
红外图像
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名采用粒子滤波的先跟踪后检测算法
被引量：15
- 3
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作者
李少军
朱振福
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机构
目标与环境光学特征国防科技重点实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期352-357,共6页
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文摘
先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题。与传统的先检测后跟踪方法相比,它的优点在于可完整传感器数据,随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能,特别是检测与跟踪弱小目标。同时与传统的跟踪算法相比,先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多,适合于跟踪低信噪比的弱小目标。探讨了先跟踪后检测问题的两个方面:滤波和检测。为了检测目标的出现与消失,在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在。对于非线性、非高斯的跟踪问题,使用粒子滤波器跟踪弱小目标,基于粒子滤波器的权值实现最优检测器。给出粒子滤波器的TBD算法的理论推导以及数值计算过程。仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测与跟踪低信噪比的目标。
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关键词
弱小目标的检测与跟踪
先跟踪后检测
粒子滤波器
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Keywords
Detection and tracking of dim small targets
Track-before-detect
Particle filter
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于目标能量的远距离红外空间目标提取算法
被引量：2
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作者
吴瀅跃
汤心溢
周妮
刘士建
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机构
中科院上海技术物理研究所
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出处
《红外》
CAS
2015年第5期21-24,共4页
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基金
国家十二五国防预研项目(41101050501)
上海市现场物证重点实验室基金资助项目(2011xcwzk04)
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文摘
提出了一种基于目标能量的红外目标提取算法。这种算法利用目标相对角速度大于瞬时视场时图像会产生拖尾的现象,采用能量叠加来增强目标与背景的信噪比,从而实现对信噪比小于或等于5的远距离红外空间目标的探测和跟踪。此算法运算量小,可在硬件上实现。实验表明,此算法能实时探测和跟踪距离不小于15 km的红外空间目标,且探测概率可达96%。
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关键词
空间目标
弱小红外目标跟踪
目标特征提取
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Keywords
infrared target
dim and small infrared target tracking
target characteristic extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名灰色预测-概率数据关联滤波方法
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作者
曹琦
罗朝举
薛永东
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机构
中国人民解放军驻陕飞公司军事代表室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2853-2856,共4页
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基金
国家863计划(2007AA701206)
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文摘
针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然概率数据关联(MLPDA)算法计算波门内各量测点的概率权重,最后用各量测点的概率加权和作为跟踪结果。实验结果表明,该方法实时性能较好,较大地改进了红外弱小目标的跟踪精度。
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关键词
灰色模型
极大似然概率数据关联滤波
运动特征
幅度特征
弱小目标跟踪
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Keywords
grey model
MLPDAF
moving characteristic
amplitude characteristic
dim target tracking
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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