多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

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信息融合系统中的目标跟踪及数据关联技术研究

信息融合系统中的目标跟踪及数据关联技术研究信息融合系统是一种将多源、多模态、多尺度的数据进行整合和分析的技术。

该系统在军事、安全、交通等领域具有重要应用价值，其中目标跟踪和数据关联技术是实现系统高效运行的核心。

目标跟踪是信息融合系统中的重要研究内容之一。

它指的是通过跟踪目标在不同时间和空间中的位置、速度和状态等参数，从而实现对目标的监测、定位和预测。

目标跟踪技术可以通过多种传感器获取目标的信息，如雷达、红外、视频等，然后将这些信息进行融合，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

在信息融合系统中，目标跟踪技术面临的挑战主要包括目标的长时间遮挡、感知噪声、非线性动态、目标模型不确定性等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多目标跟踪算法，如基于卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。

这些算法通过利用动态模型和测量模型来对目标进行预测和估计，进而实现对目标轨迹的跟踪。

除了目标跟踪技术外，数据关联技术也是信息融合系统中的关键技术之一。

数据关联指的是对从不同传感器收集到的数据进行对准和匹配，以确定是否来自同一个目标或同一个事件。

数据关联技术可以通过目标特征描述、时空同步等方法来实现数据的关联。

其中，多目标数据关联是一个复杂而具有挑战性的问题，研究人员主要通过将目标轨迹信息与传感器观测数据进行匹配来解决这个问题。

在信息融合系统中，目标跟踪和数据关联技术的研究可以相互促进和补充。

目标跟踪技术可以提供对目标位置和状态的估计，进而为数据关联提供可靠的输入；而数据关联技术可以通过对传感器数据进行匹配和关联，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

因此，将目标跟踪和数据关联技术相结合，可以实现对多源数据的高效利用和信息的准确推理。

信息融合系统中的目标跟踪和数据关联技术的研究还存在一些挑战和问题。

首先，目标的多尺度特征描述和多模态数据融合是一个难点，需要进一步研究有效的特征提取和融合方法。

其次，针对动态环境和目标行为的不确定性，需要设计更加鲁棒的目标跟踪和数据关联算法。

前视声呐多特征自适应融合跟踪方法

Ａｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｉｎｆｏｒｗａｒｄｌｏｏｋｉｎｇｓｏｎａｒｍｕｌｔｉ — ｆｅａｔｕｒｅｔｒａｃｉｎｇｋ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｏｒｗａｒｄｌｏｏｋｉｎｇｓｏｎｒ，ａ
ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅａｄａｐｔｉｖｅｃｌｕｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｗｉｔｃｈｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈ－
马珊，庞永杰，张铁栋，张英浩
（哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１）
摘
要：为了提高基于前视声呐的水下多目标跟踪精度，在粒子滤波跟踪的基础上，采用多特征自适应线索融合策略，通
过在线调整特征融合方法计算粒子权值，提取出每个粒子对应模板的多个特征，包括形状与亮度特征、不变矩数字特征和灰度共生矩阵数字特征。采用自适应融合策略对粒子的各个特征权值进行融合得到最终权值，特征线索良好时采用性融合策略，否则采用基于模糊逻辑的加权融合策略。采用２组前视声呐水池试验序列图像，通过与传统融合策略进

基于Camshift的多特征自适应融合船舶跟踪算法

ＡｂｔａｔＭｕｔｔｒｅｒｃｉｇｂｓｄｏｅｓｌｉｇｅｕｎｅｎｔｒｄｏｔｒｙｉｔｅｐｅｓｆｃｒｙｎｕｓｒｃ：ｌ —ａｇｔａｋｎａｅｎｖｓｅｍａｅｓｑｅｃｓｍｏｉｅｎｗａｅｗａｓｈｒｍｉｅｏａｒｉｇｏｔｉｔｏ
ａｄｉｒｖｓｔｅｒｂｓｎｓｆｏｓｒａｉｎｍｏｅ．ｈｎｔａｋｎｒｅｓｔｅｔｒｅｄｌａｅｎｆｓｏｃｕｅｎｍｐｏｅｏｕｔｅｓｏｂｅｖｔｄ１Ｗｅｃｉｇｔｇｔ，ｈｇｔｈｏｒａａｍｏｅｂｓｄｏｕｉｎｉｉｌｄｄｉｓｎｎ
第３８卷第５期
２１年５０１月
光电工程
ＯｐｏＥｌｃｒｎｃＥｎｇｎｅｒｎｔ — ｅｔｏｉｉｅｉｇ
Ｖｏ．８，１３Ｎｏ．５Ｍａ，２１ｙ０１
文章编号：１０ — ０Ｘ２１５０５ — ７０３５１（０ — ０２０００
ＹＵＮａＸｉｏ，ＸＩＡ０Ｇａｎｇ
（ｃｏｌｆｅｏａｔｓｎＡｔｎｕｉ，ｈｎｈｉｉｏｏｇＵｉｒｉ，Ｓａｇａ０２０Ｃｉａ）ＳｈｏＡｒｎｕｉｄｓｏａｔｓＳａｇａａＴｎｎｖｓｙｈｎｈｉ０４，ｈｎｏｃａｒｃＪｅｔ２
ｔｅＣａｈｆｔｃｉｇａｇｒｈＴｅｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｓｉｈｒｈｍｓｉｔｒｋｎｌｏｉｍ．ｈｘｅｉｎａｓｌｈｗｔｈｒｐｓｄｔｃｉｇａｇｒｈｃｎｐｏｉｅｈｇｅａｔｒｓｈｔｒｉ

目标跟踪技术在军事领域中的应用研究

目标跟踪技术在军事领域中的应用研究目标跟踪技术是一种基于计算机视觉或图像处理技术的研究领域，可以自动分析视频或图像数据，提取其中的目标并跟踪它们的移动轨迹。

这种技术在军事领域中具有重要的应用价值，可以帮助作战指挥官更精确地掌握敌情，提升作战指挥效率，提高战斗胜率。

一、目标跟踪技术的基本原理目标跟踪技术是基于计算机视觉和图像处理技术的，需要通过对视频或图像数据的分析和处理，来实现自动跟踪目标的移动轨迹。

目标跟踪的基本原理是通过对目标的特征进行提取和描述，来识别和跟踪目标。

这些特征可以包括目标的颜色、形状、纹理等信息。

在目标跟踪的过程中，需要利用计算机视觉和图像处理技术，对目标的特征进行分析和处理，以确定目标所处的位置、大小和运动状态等信息。

为了实现目标跟踪，需要先对目标进行检测和识别。

在这个过程中，需要检查图像或视频中是否存在目标，并将目标从背景中分离出来。

根据目标的特征和相邻帧之间的运动信息，可以确定目标的位置和运动轨迹。

为了应对目标的变化和干扰，需要不断地对目标的特征和运动轨迹进行更新和调整。

二、目标跟踪技术在军事领域中的应用目标跟踪技术在军事领域中具有广泛的应用，可以用于战场情报收集、作战指挥、火力打击等方面。

作为一种情报收集手段，目标跟踪技术可以通过对卫星、无人机、摄像头等多种载体所拍摄的图像或视频数据的分析和处理，来获取敌情信息。

这些信息可以包括部队的位置、规模、装备等。

通过对这些信息的分析和研究，可以为战场指挥提供精确的数据支持，帮助指挥官做出正确的决策和部署。

作为一种作战指挥工具，目标跟踪技术可以帮助指挥官实时掌握敌情信息，及时调整战斗部署。

通过对目标的跟踪和分析，可以获得目标的速度、方向、距离等信息，这可以帮助指挥官进行作战规划和部署，提高决策的准确性和作战效果。

此外，在对特定目标的跟踪中，可以根据目标的运动状态和位置信息，提前进行预测和判断，以便及时采取行动。

作为一种火力打击手段，目标跟踪技术可以帮助士兵和武器系统快速锁定目标，实现火力打击的精确性和效率。

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法

一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法舰载直升机的任务范围通常比陆基直升机更广泛，以海上监视和搜索任务为主。

然而，在实践中，直升机面临着目标跟踪方面的困难，因为海面和天空显著的背景噪声和干扰会干扰传感器的操作。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法。

该方法使用了多传感器集成的框架，包括雷达，光电跟踪仪和红外夜视仪等多种传感器，从而可以获得更多关于目标的信息。

这些传感器收集到的数据可以通过数据融合的技术进行协同处理，得到更准确的目标跟踪结果。

在多传感器的框架下，该方法首先进行海面或天空的监测，并通过雷达的目标跟踪功能确定可能存在的目标。

然后，光电跟踪仪和红外夜视仪开始扫描这些目标，收集更丰富的数据，并构建目标的特征描述。

这些描述可以包括目标的大小，形状，运动状态等，从而帮助识别和跟踪。

此外，该方法还采用了改进的目标运动模型来更好地描述目标的运动行为。

拟合目标的运动模型可以提高在噪声和干扰背景下的跟踪准确性。

同时，该方法还引入了序贯贝叶斯估计器，以应对数据融合过程中的不确定性。

这种估计器可以对目标状态进行实时更新，从而提高跟踪性能的鲁棒性和可靠性。

本方法还使用连接管理技术来处理在目标跟踪过程中存在的假目标和轨迹不匹配问题。

连接管理技术可以通过建立正确的目标和轨迹之间的联系来消除假目标和轨迹不匹配问题，并提高整个跟踪系统的稳定性和健壮性。

综上所述，改进的舰载直升机多传感器目标信息融合跟踪方法可以通过协同处理多种传感器数据，使用改进的目标运动模型和序贯贝叶斯估计器，以及引入连接管理技术，从而提高目标跟踪的准确性、鲁棒性和可靠性。

该方法为舰载直升机的任务执行提供了更好的保障。

由于没有具体的分析对象和数据来源，这里我将以某个假想的数据集为例，进行数据分析的示范。

假设我们收集到了一份有关国家人口、GDP和人均寿命的数据集，其中包括了以下列：1. 国家名称2. 人口总数（单位：亿）3. GDP总量（单位：万亿美元）4. 人均寿命（单位：岁）我们可以通过对这些数据的分析，了解国家人口、经济和卫生保健状况的关联情况，以及一些值得注意的趋势和现象。

融合多线索的抗遮挡目标跟踪及其仿真平台设计

Ｋｅｒｓｂｅｔｒｃｉｇｍｅｎｓｉ；ｐｒｉｅｆｔｒｇｎｉｃｌｓｎｙｗｏｄ：ｏｊｃａｋｎ；ａ－ｈｆａｔｌｉｅｉ；ａｔｏｃｕｉ；ＭａｌｂＧＵＩｉｌｉｎｐａ— ｔｔｃｌｎ — ｏｔａ；ｓｍｕａｏｌｔｔ
ｗａｒｓｎｅａｅｎＭａｌｂＧＵＩｎｗｈｃｅｅａｅｔａｅｕｎｅｒｅｔｄｆｒｔｅｒｃｍｐｒｓｎｓｐｅｅｔｄｂｓｄｏｔａ．ｏｉｈｓｖｒｌｄｎｉｌｑｅｃｓｗｅｅｔｓｅｏｈｉｏａｉｏｉｃｓｔｉｅｏｔｉｌｔｎｒｓｌ．Ｉｓｓｏｙｔｅｒｓｌｈｔｔｉａｇｒｔｍｏｌｅｌｔｈｃｌｓｏｏｇｖｕｓｍｕａｉｅｕｔｔａｏｗａｈｗｎｂｈｅｕｔａｈｓｌｏｉｈｃｕｄｄａｈｔｅｏｃｕｉｎｔｗｉ
ＣＡＯｉ，ＦＵ－ｉｎ，ＷＡＮＧｉ－ｕＪｅＤｅｑａｇＪｎｈａ
（ｏｌｅｏｌｔｃｌｎｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇａｚｏｉ．ｏｅｈ，Ｌｒｈｕ７０５，ｉａＣｌｇｆｅｒａｄＩｏｍａｉｎｉｅｒｎ。ＬｎｈｕＵｎｖｆｃｅＥｃｉａｎｏＴａ￣ｏ３００Ｃｈｎ）
标跟踪中的遮挡难题，同时该平台不但提供给了统一的界面进行仿真比较，还有很好的交互性与可扩展性，能够实
现不同算法的集中管理，并输出可视的实验结果，充分验证了平台设计的有效性．
关键词：目标跟踪；ａｎｓｉ；粒子滤波；抗遮挡；ｔｂＧ；仿真平台ｍｅ－ｈｆｔＭａｌＵＩａ

基于机器视觉的军事目标识别与跟踪研究

基于机器视觉的军事目标识别与跟踪研究【引言】机器视觉的快速发展为军事领域带来了巨大的变革。

随着科技的进步，军事目标识别与跟踪系统已经成为一种极其重要的军事装备，它能够在军事作战中发挥至关重要的作用。

本文旨在探讨基于机器视觉的军事目标识别与跟踪，包括其原理、方法和应用。

【目标识别与跟踪的原理】军事目标识别与跟踪系统借助计算机视觉技术来实现对敌人目标的自动识别和跟踪。

其原理主要包括：图像采集，特征提取，目标匹配和跟踪。

首先，图像采集是目标识别与跟踪的基础。

通过使用高分辨率的摄像头、红外传感器或其他传感器，可以获取到目标的图像或视频。

这些图像和视频将作为后续处理的输入。

其次，特征提取是目标识别与跟踪的核心。

通过提取目标图像的特征，例如形状、纹理、颜色等，可以将目标与背景进行区分。

常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，可以有效地提取出目标的特征信息。

然后，目标匹配是必要的步骤。

通过将提取得到的目标特征与预先训练的目标数据库进行比对，可以完成目标的识别。

匹配算法可以使用传统的模板匹配、相关性匹配等方法，也可以使用深度学习的卷积神经网络进行处理。

最后，目标跟踪是目标识别与跟踪的关键环节。

通过在连续的图像或视频帧中追踪目标的位置，可以实现对目标的持续跟踪。

目标跟踪方法可以分为基于像素级别的方法和基于特征点的方法，在实际应用中根据场景的需求选择合适的方法。

【目标识别与跟踪的方法】目标识别与跟踪的方法多种多样，下面介绍一些常用的方法。

首先，传统的目标识别与跟踪方法。

这些方法通常基于传统的计算机视觉技术，如模板匹配、边缘检测、颜色分割等。

这些方法相对简单，计算效率高，但对于复杂的场景和变化多样的目标具有一定的局限性。

其次，近年来，深度学习技术的兴起为目标识别与跟踪带来了新的突破。

通过利用深度神经网络，可以提高目标识别和跟踪的准确性和鲁棒性。

主要的深度学习方法包括基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和识别以及基于循环神经网络（RNN）的目标跟踪。

基于多特征自适应融合的目标跟踪算法

问题。
关键词：多特征；自适应融合；在线学习中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．１０５０
ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅ
（天津大学电子信息工程学院天津３０００７２）
摘要：针对目标跟踪中部分遮挡及漂移问题，提出了一种基于多特征自适应融合和在线学习的目标跟踪算法。首先针对原始特征提取的相对简易性，提出了改进的特征提取方法，提高了特征的表达能力和判别能力，然后将多种特
舢
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣ电Ｍ子ＥＡＳ测ＵＲＥ量ＭＥＮ技Ｔ术ＴＥＣＨＮ０ＬＯＧＹ
第２３０６１３卷年第１１１月１期
基于多特征自适应融合的目标跟踪算法
张静刘晓伟刘安安苏育挺张哲
ｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ — ｆｅａｔｕｒｅａｎｄｏｎｌｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆ

一种基于自适应的目标跟踪算法的实现

＿廿＿１－．１一
输入图像像预处理
酋藿测
动目显示跟踪结果标跟踪
．上．．．．．．Ｊ【．．Ｔ．．．Ｊ．一
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图１目标跟踪原理图
图２模板匹配算法示意图收稿日期：２０１７ — ０６ — ０４
于不同传感器，或者某一个传感器在不同条件下对同一
景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或者，根据
已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做
法，主要是指在图像序列的首帧图像中，通过手工设定的方式，实现运动目标位置的锁定。使用人工锁定的方法，主要基于方法简单，而且追踪目标的准确性
高。对于目标自动检测的方法来说，进行归纳，通常情况下包括４种具体方式：运动能量法、背景减法、光
模板匹配Ｉｌ】。实质上，进行模板匹配就意味着，在已有的大图像中，追踪并搜寻目标，对于已有目标，目标设
置的模板与目标具有相同的尺寸、方向和图像等相关特
Ⅲ Ｊｎｌ
的收值如果太大或太小，郁会使
巾，产，１：Ｚ－欠目标的情况
跟踪［Ｊ标的过
为从沦上米Ｉ：，似没
△Ｒ取的值比较大，ｊＪＩ５么，最终『＿ｊ便会，ｌ相当的ｆ！｛
岽筹，最终产Ｑ：ＩＩＪ；后果，就是即他满足算法的基本条

多种信息融合的实时在线多目标跟踪

多种信息融合的实时在线多目标跟踪作者：刘忠耿练智超冯长驹来源：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2017年第06期摘要多目标跟踪算法在目标发生遮挡、目标快速运动时容易跟踪失败，而且无法从失败中恢复跟踪.针对该问题，首先利用目标的外观信息、运动信息和形状信息多种信息融合的目标特征表示，准确地计算目标间的相似性，使同一目标之间相似性距离尽量小，不同目标间的相似性距离尽量大;其次，基于判别能力强大的相关滤波器和卡尔曼预估器结合的单目标跟踪器可以在目标遮挡、快速运动中准确地跟踪目标.实验结果表明，多目标跟踪算法能够实时准确地跟踪被遮挡的目标和快速运动的目标.关键词多目标追踪;多信息融合;相关滤波器;卡尔曼滤波器中图分类号 TP391.41文献标志码 A0 引言多目标追踪在计算机视觉领域有着重要的应用，例如视频监控、运动分析、机器人导航以及自动驾驶等.多目标追踪的任务可以分解为2个部分，每个部分处理各自独立的问题.第1部分是目标检测，在每一帧中独立地进行检测目标数目和目标位置;第2部分是依赖目标外观信息和运动信息匹配检测和跟踪.文献[1-2]等说明目标检测在多目标追踪算法中起着重要的作用.传统的目标检测算法[3-4]使用滑动窗口在不同尺度的输入图像中选定某一个候选区域，然后提取haar-like、hog等特征，使用传统的机器学习方法训练分类器，比如Adaboost、SVM等，最后对候选区域进行分类，区分目标和背景.传统方法使用滑动窗口采样，样本数目巨大，为了平衡检测速率，一般采用计算简单的图像特征，这些特征的表现能力非常有限，比如模板匹配特征（hog特征）在目标发生形变时，将无法检测到目标.近年来，随着深度学习技术的发展，深度卷积网络进行分类时能够学习到描述能力强大的特征.文献[5]中，RCNN通过selective search算法从输入图像中提取可能存在目标的候选区域，提取候选区域的深度卷积特征，最后将特征送入分类器进行分类，区分目标和背景.之后，众多文献[6-8]对其进行改进：文献[6，8]提出了ROI pooling层来解决重复的卷积计算问题，文献[7]引入候选区域生成网络（region proposal network）替代selective search算法实现了端到端的深度学习训练算法.文献[5-8]均是采用对候选区域分类的方法解决目标检测问题，速度较慢.最近，文献[9-10]通过深度学习端到端的回归方法检测目标.YOLO[9]和YOLO9000[10]速度快、效果好，因此，本文采用YOLO9000作为目标检测算法.多目标追踪算法主要基于通过检测实现跟踪，然后将每一帧的检测目标位置连接匹配成各个目标的轨迹.2015年之前，很多工作[11-13]关注于设计一个健壮的、完美的、全局最优的算法来求解数据匹配问题.Pirsiavash等[11]将匹配检测到目标轨迹集合的任务视为一个图模型，并用K最短路径优化算法求解.Leal-Taixé等[12]将数据匹配问题视为一个图模型，图的节点为目标检测的位置，图的边为两两检测的相似性度量，采用线性规划来快速求解优化问题.Dicle 等[13]发现相似目标外观信息容易混淆，他们提出了一种更加关注目标运动信息的模型，匹配检测的相似性仅仅使用简单的距离度量.文献[14-18]研究发现，借助强大的目标特征表示可以很大地提高目标跟踪的性能，因此，近年来，多目标跟踪算法更加关注于设计一个强有力的相似性度量方法，它们大部分基于一些强大表示能力的特征.Fagot-Bouquet等[14]使用目标的外观稀疏表示;Kim等[15]采用了一种在线的自适应的更新机制来保证模型的鲁棒性;Kieritz等[16]采用了积分通道特征.深度学习方法同样对目标追踪有着重要的影响：Sadeghian等[17]使用递归神经网络来编码目标的外观信息、运动信息以及相互作用信息;Tang等[18]采用深度度量学习，学习到一种相似性度量计算方法.本文提出一种新的多目标追踪算法，如图1所示，该算法由先进的目标检测模块和强大的特征表示模块组成.在目标检测模块，使用YOLO9000深度网络在人脸和车辆等数据集上重新训练，得到了一种专门检测人脸和车辆的深度网络.在特征表示模型，结合了目标的运动信息、形状信息以及外观信息，然后计算特征表示的欧氏距离来度量目标间的相似性.实验证明，本文算法效果显著，而且在使用GPU的条件下（NVIDIA TITAN X），速度可以达到实时性要求.本文首先介绍目标检测算法;随后，描述如何结合目标的运动信息、形状信息以及外观信息;最后为实验结果总结.1 目标检测基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测.相对于其他目标检测与识别方法[5]将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程，YOLO[9]将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别的目的，更加适合现场应用环境.后续研究中进一步优化YOLO网络结构，提高了YOLO准确率[10].传统目标检测方法[3-4]一般采用滑动窗口法提取目标候选区域，然后采用分类器分类.最近RCNN[5]采用候选区域生成算法产生候选区域，输入深度卷积网络提取特征，最后采用分类器进行分类.这种方法流程复杂，速度慢且训练困难.YOLO采用一整个卷积神经网络来回归预测目标的位置已经目标的类别.YOLO算法流程如下：首先将输入图像划分为S×S个网格.如果某个目标的中心落入该网格中，则该网格就负责检测该目标.每个网格预测存在某个类别的物体的概率以及目标的B个包围框.每个包围框预测物体的位置坐标参数以及目标的置信度.YOLO9000针对YOLO召回率低、定位不准确等缺点进行改进，而且将网络进一步精简，使检测速度进一步提升.在本文实验中，在人脸数据集FDDB[19]和车辆数据集KITTI[20]上重新训练YOLO网络得到人脸检测模型和车辆检测模型，为多目标跟踪算法提供检测服务.。

巡航导弹系统的目标识别与跟踪技术研究

巡航导弹系统的目标识别与跟踪技术研究随着现代导弹技术的快速发展，巡航导弹系统成为了国家安全和军事实力的重要组成部分。

巡航导弹系统主要依靠目标识别与跟踪技术来实现对目标的准确追踪与攻击。

在这篇文章中，将探讨巡航导弹系统目标识别与跟踪技术的研究现状、关键技术和未来发展方向。

巡航导弹系统可以迅速突破敌方防御，实现精确打击目标的能力，因此具备了巨大的军事威慑和战略价值。

然而，要实现对目标的准确识别和精确追踪，在现实复杂多变的战场环境中并不容易。

因此，目标识别与跟踪技术的研究和应用成为了提高巡航导弹系统作战效能的核心问题之一。

目标识别是巡航导弹系统中的关键环节之一，主要是通过对目标的特征进行提取和分析，将其与已知目标进行比对，从而进行准确识别。

现代目标识别技术主要包括基于特征的识别和基于模式的识别。

基于特征的识别主要通过提取目标的外观特征、纹理特征、形状特征以及运动特征等进行识别。

而基于模式的识别则是通过将目标与已知的模式进行匹配，进行目标识别。

这两种方法在实际应用中一般会结合使用，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。

在巡航导弹系统中，目标识别必须与目标跟踪相结合，以实现对目标的持续追踪。

目标跟踪是指在目标识别的基础上，通过对目标位置、速度、加速度等信息的实时更新，实现对目标的持续追踪和预测。

目标跟踪技术主要包括基于像素的跟踪和基于特征的跟踪。

其中，基于像素的跟踪主要是通过对目标区域的像素进行建模和匹配，在图像序列中进行目标的跟踪。

而基于特征的跟踪则是通过提取目标的特征点，并利用这些特征点的运动信息进行目标跟踪。

这两种方法在目标跟踪中各有优缺点，根据具体情况可以选择合适的方法进行应用。

目标识别与跟踪技术的研究离不开计算机视觉、信号处理和模式识别等学科的支持。

近年来，随着深度学习和人工智能的迅速发展，目标识别与跟踪技术也得到了极大的提升。

深度学习算法可以通过大量的训练数据进行网络模型的训练，从而实现对目标的高效识别和跟踪。

基于自适应背景的多特征融合目标跟踪

龙源期刊网
基于自适应背景的多特征融合目标跟踪
作者：李睿刘昌旭年福忠
来源：《计算机应用》2013年第03期
摘要：针对基于单一特征的目标跟踪算法，在复杂情形下，很难准确跟踪目标的问题，
提出一种基于自适应背景的多特征融合目标跟踪算法。

该算法利用颜色和基于灰度共生矩阵纹理特征表征目标，在粒子滤波的框中，通过分析在不同特征下，粒子空间分布、权值分布，以及特征对背景的区分性，提出一种有效的融合系数计算方法；根据在跟踪过程中目标外观的变化情况，自适应更新目标模板。

在不同场景下的实验结果表明：该算法在不降低实时性的前提下，抗背景干扰能力大幅度提高；在各种场景下，均具有良好的稳定性和鲁棒性。

关键词：目标跟踪；粒子滤波；多特征融合；颜色特征；纹理特征
中图分类号： TP391.41 文献标志码：A。

《伪装技术》课件

基本Байду номын сангаас理
伪装技术的基本原理包括模仿、隐蔽和干扰。模仿是指通过模拟周围环境的特征来使物体与环境融合；隐蔽是指隐藏物体特征以避免被探测；干扰是指利用干扰技术干扰对物体观测的过程。
发展历程
1
20世纪初
伪装技术开始在军事领域得到应用，用于隐蔽战舰和军事设施。
2
20世纪中期
伪装技术的应用逐渐扩展到航空领域，用于飞机和导弹。
《伪装技术》PPT课件
伪装技术是一门研究如何隐藏物体本身特征，使其融入背景环境的科学、艺术与工程。
定义和概述
伪装技术是在自然界观察到的生物伪装现象的基础上发展起来的一门技术，需要通过模仿、改变或隐藏物体的颜色、形状、纹理等来达到隐藏或保护的目的。
应用领域和重要性
伪装技术在军事、野生动物保护、工业设计等领域都有广泛的应用。它可以提供保护和隐形的能力，帮助物体适应环境变化，提高生存能力。
3
21 世纪
伪装技术开始应用于民用领域，如建筑、交通工具等。
主要分类和特点
自然伪装
利用环境中相似的元素和图案来隐藏物体。
人造伪装
通过设计和制造伪装装置，改变物体的外观以达到伪装的目的。
未来趋势
1 智能伪装技术
利用机器学习和传感技术，使伪装装置可以自动感知环境并进行自适应伪装。
2 纳米伪装材料
利用纳米技术开发具有特殊光学性质的材料，实现更高效的伪装效果。
总结和展望
伪装技术的发展为人类提供了更多的安全性和隐私保护，并且在不同领域带来了巨大的创新和发展空间。展望未来，我们可以期待伪装技术在更多领域得到应用，并取得更大突破。

基于多特征融合的炮弹目标识别方法

基于多特征融合的炮弹目标识别方法1. 引言炮弹目标识别在军事作战和安全领域中具有重要的应用价值。

随着科技的发展，炮弹目标识别方法不断地得到改进和优化。

本文将介绍一种基于多特征融合的炮弹目标识别方法，该方法通过融合多个特征来提高目标识别的准确率和鲁棒性。

2. 多特征融合的优势传统的炮弹目标识别方法通常仅使用单一的特征进行目标分类，如颜色特征、纹理特征或形状特征。

然而，单一特征难以完整地刻画目标的特性，可能导致目标识别的误差。

而采用多特征融合的方法可以充分利用不同特征的优势，提高目标识别的准确率和鲁棒性。

多特征融合具有以下优势：1.丰富的信息：不同的特征提取方法可以捕捉到目标的不同信息，通过融合这些特征可以得到更全面、更准确的目标描述。

2.鲁棒性强：多特征融合可以提高系统对目标外观变化的适应能力，使得目标识别在光照、旋转、缩放等条件变化下仍然有效。

3.减少误判：通过多个特征的综合判断，可以减少目标识别中的误判情况，提高识别结果的可靠性。

3. 多特征融合方法多特征融合方法可以分为两个步骤：特征提取和特征融合。

3.1 特征提取特征提取是多特征融合方法的基础，它决定了识别系统所使用的特征。

常见的特征提取方法包括：1.颜色特征：通过提取目标的颜色信息，如HSV颜色空间中的色调、饱和度和亮度等特征，可以有效地刻画目标的颜色特性。

2.纹理特征：通过提取目标的纹理信息，如灰度共生矩阵、局部二值模式等特征，可以描述目标的纹理结构，帮助区别不同目标。

3.形状特征：通过提取目标的形状信息，如轮廓特征、角度距离特征等，可以对目标进行形状匹配和分类。

不同的特征提取方法适用于不同的目标识别任务，可以根据实际需求选择并组合不同的特征。

3.2 特征融合特征融合是多特征融合方法的关键步骤，它将不同特征的表示融合起来，得到综合的目标描述。

常见的特征融合方法包括：1.加权融合：通过为不同特征分配不同的权重，将它们线性组合起来得到综合特征表示。

特征融合与尺度自适应的核相关滤波目标跟踪

特征融合与尺度自适应的核相关滤波目标跟踪何冉;陈自力;刘建军;高喜俊【摘要】为解决传统核相关滤波跟踪算法存在目标尺度变化、快速运动、运动模糊等问题,提出一种基于核相关滤波的特征融合与尺度自适应的目标跟踪算法.通过融合颜色直方图特征与尺度金字塔特征,采用基于互信息的自适应主成分分析进行特征降维,利用一种基于BRISK特征的目标尺度估计方法估计目标的尺度变化.采用OTB标准数据集对算法进行验证,实验结果表明,该算法对于目标尺度变化、运动模糊等问题的鲁棒性较高,跟踪性能优于对比算法,跟踪速度满足实时性的要求.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】8页(P1706-1712,1717)【关键词】核相关滤波;尺度金字塔特征;特征融合;互信息;尺度估计【作者】何冉;陈自力;刘建军;高喜俊【作者单位】陆军工程大学石家庄校区无人机工程系,河北石家庄050000;陆军工程大学石家庄校区无人机工程系,河北石家庄050000;陆军工程大学石家庄校区无人机工程系,河北石家庄050000;陆军工程大学石家庄校区无人机工程系,河北石家庄050000【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言近年来，目标跟踪技术[1]取得了显著的进展，但仍然面临着很多挑战，如尺度变化、光照变化、遮挡、背景复杂、目标形变等问题[2]。

近年来，基于相关滤波的方法因其具有跟踪精度高、计算速度快、鲁棒性较好等优点[3]，成为了研究热点之一。

文献[4]提出了核相关滤波跟踪器(KCF)，在MOSSE滤波器的基础上通过引入方向梯度直方图特征(HOG)扩展为多通道特征，使得跟踪精度得到了大幅度提升，通过循环移位与快速傅里叶变换(FFT)使跟踪算法的实时性得到了极大的提高。

文献[5]提出了一种使用尺度金字塔寻找最优尺度的判别式尺度空间跟踪器(DSST)，但由于计算量较大导致实时性不高。

文献[6]提出了尺度自适应与特征融合的核相关滤波器(SAMF)，该算法将HOG特征与CN(颜色名)特征融合，提高了跟踪精度，但由于采用固定的尺度因子导致其变化范围较小。

自适应多特征融合目标跟踪

自适应多特征融合目标跟踪刘行;陈莹【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2016(043)003【摘要】To solve the problem of poor robustness and low effectiveness of target tracking in complex scenes, a target tracking algorithm based on adaptive multi-feature fusion in tracking-by-detection framework is proposed. Features are extracted from the sub-images extracted by dense sampling, and the target appearance models are established respectively. The response of each model is obtained with regularized least squares classifier. The final response is achieved by weighted sums of the responses, in which the weights are updated by solving a regression equation. It helps to obtain accurate and stable detection scores by enhancing local discrimination. Experimental results show that the algorithm outperforms other state-of-the-art tracking algorithms in tracking accuracy and robustness in most complex scenes.%针对目标跟踪在复杂场景中鲁棒性较差以及有效性较低的问题，基于在线检测跟踪框架提出一种基于回归的自适应多特征融合目标跟踪算法。

基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法

基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法
贾亮;于昊充;王贵宇
【期刊名称】《现代计算机》
【年(卷),期】2022(28)6
【摘要】为了解决传统的核相关滤波跟踪算法(KCF)在复杂背景下目标跟踪效果不理想问题,提出一种对多特征融合和多峰值检测机制相结合的核相关滤波算法。

通过采用多峰值检测更新机制,计算最大响应峰值以及平均峰值相关能量(APCE)来判断目标是否因遮挡而丢失。

为了验证改进后算法的跟踪性能与鲁棒性,通过OTB-100公开数据集对算法进行评估,与传统KCF核相关滤波算法相比,改进后的算法跟踪精确度为79.3%,相较于传统KCF算法明显提高;跟踪成功率为75.8%,高于传统跟踪算法,在遮挡时跟踪精度以及成功率均有显著提高。

测试结果表明,该算法在遮挡、运动模糊、光照变化等复杂背景下有较好的跟踪效果,具有较好的鲁棒性。

【总页数】7页(P60-65)
【作者】贾亮;于昊充;王贵宇
【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.融合颜色特征的核相关滤波器目标长期跟踪算法
2.基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法
3.自适应特征融合的核相关滤波目标跟踪算法研究
4.结合特征融合
和尺度自适应的核相关滤波器目标跟踪算法研究5.基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法
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基于自适应相关的目标跟踪

基于自适应相关的目标跟踪
孟卫华
【期刊名称】《航空兵器》
【年(卷),期】1996(000)006
【摘要】本文讨论了一种基于相关的目标跟踪系统,通过比较模板自相关和模板与下帧场景相关尖峰的高度和形状,在下帧场景中得到一块与指定目标最佳匹配的区域,这样系统的跟踪能力被扩展到视场里包括多个目标的情形。

除进行相关面后处理外,为了减小相关器漂移的影响,一个自适应窗被用来确定模板的大小。

本文所用图象序列取自一架DC-3飞机上的前视红外传感器,这些图象包含沿一条土路运动的由一辆T-55坦克、一辆M-113和一辆TAB-71装甲运兵车组成的纵队。

本文的研究阐明以下技术:①在有其它形状类似,可能辐射更强的目标存在时跟踪指定目标;②维持较小的跟踪误差;③减小相关器漂移的影响。

【总页数】8页(P38-45)
【作者】孟卫华
【作者单位】航空工业总公司○一四中心
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于自适应尺度核相关滤波器的目标跟踪算法研究 [J], 马康;娄静涛;苏致远;徐友春
2.基于核相关滤波器的颜色自适应目标跟踪算法 [J], 夏婷;谢维信;陈富健
3.基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法 [J], 刘威;靳宝;周璇;付杰;王薪予;郭直清;牛英杰
4.基于自适应空间正则化相关滤波的目标跟踪研究 [J], 熊思佳
5.基于核相关滤波器的高置信度自适应融合目标跟踪算法研究 [J], 夏婷;谢维信;陈富健;黄梓桐
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