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基于粒子滤波的目标跟踪技术研究(Research on Target Tracking based on Particle Filter)
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上传时间: 2017-01-06
详细说明： 目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点，其在 智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察等领域具有重要应用价 值，是武器系统的核心技术之一。虽然近二十年来众多学者对目标跟踪技术进 行深入研究，但由于跟踪初始阶段目标模板获取不准确、目标在像面内运动规 律的复杂性、目标观测特征的实时变化、目标所处背景的复杂干扰、遮挡等因 素，导致当前的目标跟踪技术仍不能满足军、民领域的需求，因此仍需对其进 行深入研究。 目标跟踪问题可以定义为已知目标先验信息，在获取目标新的观测信息后， 迭代求取目标状态矢量后验概 率密度分布的过程，因此可将目标跟踪过程建模 为贝叶斯估计。本论文主要以粒子滤波为跟踪框架，重点对其动态模型及观测 模型进行研究；同时针对目标检测、目标分割算法进行研究，试图将目标检测 与分割算法与基于粒子滤波的跟踪算法相融合，进而达到减小跟踪误差、提高 跟踪精度的目的。本论文主要创新工作及研究成果如下： 1. 粒子滤波的动态模型是对目标运动方式的描述，若模型描述与目标实际 运动方式差异较大，必然导致预测过程后粒子无法准确覆盖目标真实位置，跟 踪误差逐渐累积甚至跟踪失败。本文针对机载环境对地面目标跟踪的特点，提 出加速度双步动态模型（ TSA ），其中包含自由模型与保守模型两部分，自由 模型将目标速度建模为非零均值的高斯马尔科夫过程，该模型通过参数调整可 以较好描述 RW 模型与 NCV 模型之间的运动形式；保守模型对目标当前时刻 速度进行估计，替代自由模型中高斯马尔科夫过程的目标速度平均值。实验结果表明，该模型对目标在像面内大幅度变速运动有较好的预测能力。 2. 粒子滤波的观测模型决定粒子权重，直接影响跟踪精度，较为经典的观 测特征为目标颜色、轮廓等特征。核密度估计直方图是一种经常被采用的特征， 其关键技术为核函数的选取。本文基于 Snake 轮廓提取算法，构建非对称核函 数，融合目标的颜色信息，进而得到目标的核密度估计直方图作为粒子滤波的 观测模型。该模型不但可以较好描述目标的观测信息，在目标观测特征变化时 可实时更新目标模板。该模型的构建算法可以达到实时，具有实际工程应用价 值。 3. 对于背景复杂的目标跟踪问题，上述非对称核函数的构建算法会出现较 大误差。为此，本论文将图像分割算法融入到粒子滤波跟踪算法之中，首先提 出多方向 GrabCut 算法，该算法相比传统分割算法具有更强的分割鲁棒性；进 而提出基于该分割算法的 MGC-PF 粒子滤波算法。实验结果表明，该算法可以 较好解决因目标处于复杂背景而引起跟踪精度较差的问题。 4. 为设计能够更好与跟踪算法相融合的 GrabCut 分割算法，充分利用跟踪 过程目标的时间相关性及空间相关性，本文将随机森林分类器融合到 GrabCut 分割算法之中，提出适于融入目标跟踪算法中的 RF-GC 分割算法，最终提出 RF-GC-PF 粒子滤波跟踪算法。实验结果表明，该算法可以较好解决跟踪过程 中由于目标运动规律复杂、目标观测特征实时变化、背景复杂等综合因素引起 跟踪精度较差的问题。 本论文试图解决目标跟踪过程中由于目标运动规律复杂、目标观测特征实 时变化、复杂背景等因素导致的跟踪误差较大、精度较差的问题，对在传统跟 踪算法中融入图像分割、目标检测算法的这一发展趋势进行了研究、分析与展 望。 ...展开收缩
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