眼鏡蛇偵察攻擊系統(tǒng)中運動目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、本文研究一種適合于“眼鏡蛇偵察攻擊系統(tǒng)”運動人體目標(biāo)跟蹤的新方法，使該系統(tǒng)可以自動跟蹤運動目標(biāo)，進(jìn)而鎖定目標(biāo)并對目標(biāo)進(jìn)行偵察和攻擊。這樣裝備部隊后，可以有效提高眼鏡蛇偵察攻擊系統(tǒng)的精確打擊能力，減少不必要的傷亡。
　　本文根據(jù)眼鏡蛇偵察攻擊系統(tǒng)的要求和特點，綜合分析各種目標(biāo)跟蹤算法，首先選擇基于核函數(shù)的均值移位（MeanShift）作為運動目標(biāo)的跟蹤算法。均值移位算法使用核函數(shù)的顏色直方圖來表示目標(biāo)模型，在一般情況下跟蹤目標(biāo)具有較

2、好的魯棒性。但存在這樣的缺陷，在目標(biāo)快速運動或被嚴(yán)重遮擋情況下會跟蹤失敗。傳統(tǒng)均值移位算法收斂到背景中與目標(biāo)顏色較為相似的地方跟蹤失敗，而且目標(biāo)再次出現(xiàn)時候無法識別。針對這一問題，在運動目標(biāo)跟蹤中引入 Kalman濾波算法。
　　最后，本文提出一種新的改進(jìn)均值移位運動目標(biāo)跟蹤算法，該算法加入了Kalman濾波算法預(yù)測功能，不僅使用位置數(shù)據(jù)庫和特征值數(shù)據(jù)庫預(yù)測目標(biāo)在下一幀的位置，而且利用目標(biāo)模型和候選模型的相關(guān)系數(shù)取得最優(yōu)的位置估計