車載成像目標(biāo)跟蹤識別技術(shù)研究.pdf

1、車載成像目標(biāo)跟蹤識別技術(shù)在軍民領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用與研究價(jià)值。課題圍繞共軸配置的紅外與可見光成像系統(tǒng)，研究在周視異步成像條件下的穩(wěn)健跟蹤技術(shù)。
　　與常規(guī)固定視角凝視圖像跟蹤相比，目標(biāo)跟蹤方法設(shè)計(jì)中需要重點(diǎn)考慮以下幾點(diǎn)：一，圖像采樣周期長、同一目標(biāo)在幀間距離遠(yuǎn)；二，車載平臺存在攝機(jī)擺動、晃動等因素，干擾目標(biāo)軌跡在圖像中的規(guī)律性；三，前視陸地環(huán)境背景復(fù)雜，方法要對成像質(zhì)量、虛警干擾等因素有一定適應(yīng)性。
　　針對以上問題，論文開展的

2、工作有：
　　1）分析典型車載成像系統(tǒng)工作特點(diǎn)，明確共軸多源成像周視探測系統(tǒng)的跟蹤任務(wù)需求；結(jié)合待跟蹤目標(biāo)類型，對紅外圖像與可見光圖像的成像特點(diǎn)與互補(bǔ)特性做對比分析，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)相關(guān)的預(yù)處理算法；介紹Mean Shift跟蹤原理，對Mean Shift迭代方法進(jìn)行改進(jìn)，針對長周期采樣情況下的可見光視頻圖像序列進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了Mean Shift對長周期采樣下的目標(biāo)跟蹤的局限性。
　　2）將Mean Shift算法擴(kuò)展用于

3、紅外圖像跟蹤，提出一種在周視成像條件下的面目標(biāo)穩(wěn)健跟蹤算法。通過由粗到精的層次匹配目標(biāo)搜索，克服長時(shí)間間隔帶來的大搜索范圍快速搜索難題；設(shè)計(jì)了一種柔性Bhattacharyya相似度計(jì)算方案，可完成對多特征目標(biāo)模板的高效匹配，提高對目標(biāo)描述能力、克服虛警；為了防止跟蹤過程中的模板退化，按照自適應(yīng)雙模板更新機(jī)制，依據(jù)跟蹤結(jié)果與模板的相似程度，執(zhí)行不同層次的特征更新。
　　3）為發(fā)揮兩源成像互補(bǔ)優(yōu)勢，探索可行的異源異步成像融合跟蹤方法