基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪
多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用
多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。
其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。
本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。
本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。
在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。
这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。
本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。
我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。
我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。
本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。
我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。
二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。
需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。
接下来，对预处理后的数据进行特征提取。
特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。
对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。
数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。
根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。
加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。
目标跟踪算法的有效性和稳定性研究
目标跟踪算法的有效性和稳定性研究目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要研究内容，其主要任务是在视频序列中准确地跟踪目标对象，并实时更新目标位置和外观信息。
目标跟踪算法的有效性和稳定性直接关系到实际应用的成功与否，因此引起了广泛的关注和研究。
目标跟踪算法的有效性主要指算法在实际场景中的准确度和精度。
传统的目标跟踪算法主要基于特征点、颜色或纹理等属性进行目标的匹配和跟踪，这些算法在简单场景下表现良好，但在复杂场景下容易造成目标丢失或漂移的问题。
为了提高目标跟踪算法的有效性，近年来研究者们提出了许多新的方法。
首先，深度学习方法的引入极大地提高了目标跟踪算法的有效性。
深度学习方法通过学习大量的训练数据，能够提取更具语义信息的特征，从而提高目标跟踪的准确度。
例如，基于卷积神经网络的目标跟踪算法可以通过在网络中融入目标定位任务来进行监督学习，从而实现高效准确的目标跟踪。
其次，多目标跟踪算法的提出进一步提高了目标跟踪算法的有效性。
在复杂场景下，单目标跟踪容易受到背景干扰或其他目标的干扰，导致目标丢失。
而多目标跟踪算法不仅可以同时跟踪多个目标，还可以利用多个目标之间的相关性来提高跟踪的准确度。
例如，基于马尔可夫随机场的多目标跟踪算法可以通过建模目标之间的空间和时间关系，来实现更稳定和准确的目标跟踪。
目标跟踪算法的稳定性主要指算法在长时间运行或在复杂场景下的稳定程度。
目标跟踪算法需要在运行过程中能够自适应地应对目标外观变化、光照变化、目标遮挡等问题，并保持较高的跟踪质量。
为了提高目标跟踪算法的稳定性，研究者们也提出了一系列新的方法。
一种常见的方法是引入目标模型更新机制，通过实时更新目标模型来适应目标的外观变化。
例如，在线学习方法可以通过不断积累新的样本数据来更新目标模型，从而提高算法的稳定性。
另外，一些算法也可以通过建模目标的外观和运动模型，来估计目标的未来位置，从而在目标丢失时能够进行预测和重新跟踪。
此外，融合多个传感器或多种特征的方法也可以提高目标跟踪算法的稳定性。
一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法
子滤波为跟踪框架 ， 给出了基 于信息融合的粒子滤波跟踪算法。
１ 特征 描述
１ １ 灰 度直 方 图 特征 ．
图像 的灰度直方 图（ｒｙｈｓ ｇ ｍ） ｇ ｉｏｒ 是灰度级 的函数 ， 描 ａ ｔ ａ 它 述 图像 中对应于各个不 同灰 度级 的像 素数 。其横 坐标表示 灰度级 ， 纵坐标 表示 各个 灰度级 出现 的频率 （ 素数 ） 像 。设变
周元璞 ， 杨 华 ， 娄和利 ， 吴晓迪 ， 冯云松
（ 电子 工程 学院 ａ 脉 冲 功 率 激 光 技 术 国 家重 点 实验 室 ；ｂ 安 徽 省 红 外 与 低 温 等 离子 体 重 点 实验 室 ，合 肥 ． ．
２０ ３ ） ３ ０ ７
摘
要 ：针 对粒 子滤 波在 复杂 背景 下容 易造成跟 踪 目标丢 失的 问题 ， 出一种基 于多特征信 息融合 的粒 子 滤 波 提
Ａｌｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏ ｍａｉｎ ｆ ｓｏ ｎ ａ ｔｃｅｆｌｅ ｇ ｒｔｍ ａ ｅ ｎ ｉｆｒ ｔｏ ｕ ｉｎ ａ ｄ ｐ ｒｉｌ ｔｒ ｉ
Ｚ ＨＯＵ Ｙｕ ｎ ｐ ，Ｙ ａ —ｕ ＡＮＧ ａ ，Ｌ — ，Ｗ Ｕ Ｘｉｏ ｄ Ｈｕ ＯＵ Ｈｅ ｌ ｉ ａ — ｉ一，Ｆ ＮＧ Ｙｕ —ｏ ｇ Ｅ ｎ ｓｎ
ｔ ｕ ｉ ｎ ｔ ｕ ｅｔ ｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｉ ｆ ｓｏ ｏ ｆ ｓ ｈ ｗｏ ｆａｕｒ ｓ，Ｓ ｈ ｔｔ ｕ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｅｅ ｔ ｏ ｒｆ ｓｏ ｉｈｔｆｒｅ ｃ ｕｅｉ ｅ ｍｓｏ ｕ ｒ ｎ ｉ ｏｎ Ｏｔ ａ ｈｅｆ ｓｏ ｌｏ ｉｈ ｓ ｌ ｃｄ ｐｒｐｅ ｕ ｉ ｎ ｗｅ ｇ ｏ ａ ｈｃ ｎ ｔｒ ｆｃ ｒｅ ｔｓ— ｔ ｔｏ ｕａｉｎ，ａ ｈ ｅ ｅ ｈｅ ｇ ａ ｆｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉｇ ｅ ｃ ｔ ｅ ’ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ Ｅｘ ｅ ｉ ｎｔｌｒ ｓ ｔ ｈｏ ｔ ｔｔ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｈ ｓ ｃ ｉ ｖ ｄ ｔ ｏ ｌｏ ｏ ｌ ｍｅ ｔｎ ａ ｈ ｏ ｈ ｒＳａ ｖ ｎ ａ ｅ ． ｐ ｒｍｅ ａ ｅｕｌｓｓ ｗ ｈａ ｈｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ａ
雷达信号处理在海上目标检测与跟踪中的应用研究
雷达信号处理在海上目标检测与跟踪中的应用研究随着技术的进步和社会的发展，雷达信号处理技术在海上目标检测与跟踪中的应用研究也越来越受到人们的关注。
雷达作为一种重要的监测仪器，具有广泛的应用领域，如海上航行、海上交通管制、海洋资源开发等。
本文将介绍雷达信号处理在海上目标检测与跟踪中的研究现状和主要应用。
首先，雷达信号处理在海上目标检测中的应用研究是为了实现对海上目标的快速、准确、自动化的检测。
传统的雷达目标检测算法主要基于固定阈值方法，即根据事先经验设置一个固定的阈值来判断目标是否存在。
然而，在复杂的海上环境中，由于目标与海面的反射、多普勒效应以及海洋气象等因素的干扰，传统算法往往难以实现准确的目标检测。
因此，研究人员提出了一系列基于自适应阈值和多特征融合的目标检测算法。
这些算法通过分析目标的时空特征，有效地提高了目标检测的准确性和稳定性。
其次，雷达信号处理在海上目标跟踪中的应用研究旨在实现对海上目标的连续、精确的跟踪。
传统的目标跟踪算法主要基于卡尔曼滤波器，通过对目标的位置和速度进行预测和更新，实现对目标的跟踪。
然而，在海上环境中，由于目标的运动方向和速度变化较大，传统算法往往难以实现稳定的目标跟踪。
因此，研究人员提出了一系列基于区域和轨迹信息的目标跟踪算法。
这些算法通过分析目标在不同时刻的位置和轨迹，有效地提高了目标跟踪的准确性和稳定性。
此外，雷达信号处理在海上目标检测与跟踪中还涉及到目标识别和分类的研究。
目标识别和分类是指通过对目标的特征进行提取和分析，将目标分为不同的类别，并对目标进行识别和分类。
传统的目标识别和分类算法主要基于特征提取和模式识别，通过对目标的形状、大小、纹理等特征进行分析，实现对目标的识别和分类。
然而，在复杂的海上环境中，由于目标的多样性和干扰因素的影响，传统算法往往难以实现准确的目标识别和分类。
因此，研究人员提出了一系列基于深度学习和卷积神经网络的目标识别和分类算法。
这些算法通过对大量目标数据的学习和训练，实现了对目标的准确识别和分类。
基于SiamBAN跟踪器改进的目标跟踪算法
基于SiamBAN跟踪器改进的目标跟踪算法目标跟踪算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的目标是根据给定的初始目标位置，在视频序列中准确地追踪目标并保持目标的准确性和稳定性。
在目标跟踪算法中，Siamese网络是一种常用的模型，它通过将目标与候选区域进行对比来实现目标的跟踪。
然而，传统的Siamese网络在跟踪复杂目标时存在着一些困难，因此本文提出了一种基于SiamBAN跟踪器改进的目标跟踪算法。
首先，我们来介绍SiamBAN跟踪器。
SiamBAN是一种基于注意力机制的目标跟踪器，它引入了注意力机制来提升目标与背景之间的区分度。
SiamBAN跟踪器通过学习目标特征和背景特征之间的相关性来预测目标的位置。
通过引入注意力分支，SiamBAN跟踪器能够自适应地选择重要的特征，从而提高了在复杂背景下的跟踪性能。
然而，SiamBAN跟踪器在某些特殊情况下仍然存在一些不足。
例如，当目标与背景之间的颜色、纹理等特征相似时，SiamBAN跟踪器容易发生漂移现象。
为了解决这个问题，本文提出了一种改进的目标跟踪算法。
我们的改进算法主要包括以下几个步骤：第一步，引入多模态特征。
传统的SiamBAN跟踪器只利用了单一的目标特征来进行目标跟踪，而我们的改进算法引入了多模态特征，包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
通过融合多个特征，我们可以提高目标与背景之间的区分度，从而提高跟踪的准确性。
第二步，增加运动模型。
传统的SiamBAN跟踪器只考虑目标的静态特征，而忽略了目标的运动模式。
我们通过引入运动模型，可以更好地预测目标的位置。
具体而言，我们利用目标的历史运动信息来建立运动模型，并将其与静态特征进行联合建模，从而提高跟踪的鲁棒性和稳定性。
第三步，采用自适应采样策略。
为了应对目标尺寸变化和遮挡等问题，我们提出了一种自适应采样策略。
通过根据目标的大小和质量自适应地调整采样窗口的大小和位置，我们可以更好地适应不同尺度目标的跟踪，从而提高跟踪的鲁棒性。
目标追踪综述
⽬标追踪综述01⽬标跟踪简介⽬标跟踪是计算机视觉领域的⼀个重要问题，⽬前⼴泛应⽤在体育赛事转播、安防监控和⽆⼈机、⽆⼈车、机器⼈等领域。
下⾯是⼀些应⽤的例⼦。
02⽬标跟踪任务分类了解了⽬标跟踪的⽤途，我们接下来看⽬标跟踪有哪些研究领域呢？⽬标跟踪可以分为以下⼏种任务：单⽬标跟踪- 给定⼀个⽬标，追踪这个⽬标的位置。
多⽬标跟踪- 追踪多个⽬标的位置Person Re-ID- ⾏⼈重识别，是利⽤计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定⾏⼈的技术。
⼴泛被认为是⼀个图像检索的⼦问题。
给定⼀个监控⾏⼈图像，检索跨设备下的该⾏⼈图像。
旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与⾏⼈检测/⾏⼈跟踪技术相结合。
MTMCT - 多⽬标多摄像头跟踪（Multi-target Multi-camera Tracking），跟踪多个摄像头拍摄的多个⼈姿态跟踪- 追踪⼈的姿态按照任务计算类型⼜可以分为以下2类。
在线跟踪- 在线跟踪需要实时处理任务，通过过去和现在帧来跟踪未来帧中物体的位置。
离线跟踪- 离线跟踪是离线处理任务，可以通过过去、现在和未来的帧来推断物体的位置，因此准确率会在线跟踪⾼。
03⽬标跟踪的困难点虽然⽬标追踪的应⽤前景⾮常⼴泛，但还是有⼀些问题限制了它的应⽤，我们看下有哪些问题呢？形态变化- 姿态变化是⽬标跟踪中常见的⼲扰问题。
运动⽬标发⽣姿态变化时, 会导致它的特征以及外观模型发⽣改变, 容易导致跟踪失败。
例如:体育⽐赛中的运动员、马路上的⾏⼈。
尺度变化- 尺度的⾃适应也是⽬标跟踪中的关键问题。
当⽬标尺度缩⼩时, 由于跟踪框不能⾃适应跟踪, 会将很多背景信息包含在内, 导致⽬标模型的更新错误:当⽬标尺度增⼤时, 由于跟踪框不能将⽬标完全包括在内, 跟踪框内⽬标信息不全, 也会导致⽬标模型的更新错误。
因此, 实现尺度⾃适应跟踪是⼗分必要的。
遮挡与消失- ⽬标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况。
空时上下文模型下基于多种特征融合的监控目标跟踪
空时上下文模型下基于多种特征融合的监控目标跟踪杨洋【摘要】With the development of video processing and network technology,video surveillance applications gradually penetrated into every aspect of people's daily activities.How to design a object tracking technique with high precision and robustness is still a hotspot and difficulty in current research,an improved spatio-temporal context tracking algorithm based on multi-feature fusion and adaptive model updating is proposed.Based on the spatio-tempora context tracking algorithm,our proposed algorithm integrates multi-feature informations into the spatio-tempora context model.Since the complementary characteristics of multiple features,it is possible to overcome the disadvantages of the single feature and improve the anti-jamming ability.In addition,this paper also proposes an adaptive learning factor strategy to enhance the generalization ability of the model.The selected feature set isrobust,including color,gradient,direction,point feature,and so on.There are 19 features in t otal,where the size of the sub block is 11 × 11,the Gauss kernel variance is 2,the parameter of loss term is 0.005,and the other parameters are consistent with the STC.A large number of simulation results show that the tracking performance of our proposed algorithm outperforms the existing KCF,MFC and STC tracking algorithm,and has stronger robustness and anti-jamming capability for complex scenes.%随着视频处理技术和网络技术的发展,视频监控应用逐渐渗透到了人们日常活动中的方方面面,如何设计实现精度高、鲁棒性好的目标跟踪技术仍然是当今研究的热点及难点;在工程应用实践的基础上,提出一多特征融合与自适应模型更新的空时上下文目标跟踪算法,通过将丰富多样的多特征信息整合到空时上下文模型中;由于多特征具有互补特性,可以克服单一特征对目标区域描述不足的缺陷,提升算法的抗干扰能力;同时,也提出了一种自适应学习因子策略,增强了模型的泛化能力;选取的特征集是鲁棒的,包括了颜色、梯度、方向、点特征等总共19个特征,其中子块大小是11×11,高斯核方差为2,损失项正则参数为0.005,其余参数设置与STC保持一致;大量的仿真实验结果表明所提出的改进算法在跟踪中心误差指标上比现有的KCF,MFC和STC跟踪算法分别提高了5.4％,2.1％和3.6％,对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性与抗干扰能力.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)006【总页数】4页(P192-195)【关键词】目标跟踪;多特征融合;自适应;空时模型;泛化能力;互补特性【作者】杨洋【作者单位】华南理工大学土木与交通学院,广州 510640【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言伴随着信号处理技术和数字技术的成熟，视频监控系统在数字化、网络化、智能化和集成化方向飞速发展，整个视频监控行业已经快速进入了智能监控的时代。
特征融合自适应目标跟踪
特征融合自适应目标跟踪钟国崇;储珺;缪君【摘要】经典视觉单目标跟踪方法通常以单特征描述被跟踪的目标.但在实际场景中,目标因受外界因素如光照或自身变化如形变的影响而发生变化.为了更好地描述目标,首先引入HOG特征和CN特征,利用传统的特征提取方法,训练得到各自的相关滤波器;然后与各自特征相关滤波得到各自的响应图;最后采用实际响应与期望响应的差值法求得各自响应图的权重,将其与各响应图自适应融合得到目标的最终位置,并自适应更新各自的模型.实验选取公共数据集OTB2013的34个彩色视频帧序列对不同算法进行定性和定量地分析和论证.相比效果最好的DSST算法,平均中心误差减少了7.8像素,成功率提高了1.2％,精度提高了2.3％.实验结果表明该算法具有较好的跟踪鲁棒性和准确性.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2018(039)005【总页数】6页(P939-944)【关键词】目标跟踪;相关滤波;权重;特征融合;模型自适应更新【作者】钟国崇;储珺;缪君【作者单位】南昌航空大学计算机视觉研究所,江西南昌 330063;南昌航空大学计算机视觉研究所,江西南昌 330063;南昌航空大学计算机视觉研究所,江西南昌330063【正文语种】中文【中图分类】TP391视觉目标跟踪是计算机视觉领域中一个非常具有挑战性的工作，其应用十分广泛，如视频的监控、智能机器人、虚拟现实等，但实际应用中仍面临光照、形变、尺度等多因素造成的跟踪不稳定的困难[1-2]。
目标跟踪可分为传统方法、相关滤波、深度学习3种方法，基于相关滤波的跟踪方法具有跟踪速度快的优势，因此得到了广泛的研究[3-6]。
BOLME等[4]使用原像素特征作为MOSSE(minimum output sum of squared error)滤波器的输入，其跟踪精度和速度均优于其他的滤波器；文献[5]通过加入核函数进一步提升了跟踪的精度，但是却降低了跟踪的速度；文献[6]进一步利用目标分块单元对梯度进行统计得到了HOG(histogram of oriented gradient)特征，其不仅包含了目标原灰度图的原像素信息，还包含了目标纹理的信息，这使目标跟踪精度大幅度的提升；文献[7]将目标在RGB空间的颜色特征转化为CN(color names)空间的11维颜色特征，其可以准确而稳定地处理丰富的颜色特征，因此用提取到的CN特征训练出来的滤波器更具鲁棒。
机器人视觉系统中的目标检测与跟踪算法优化
机器人视觉系统中的目标检测与跟踪算法优化随着科技的进步与发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
机器人视觉系统是机器人实现自主感知与导航的重要组成部分。
在机器人的感知过程中，目标检测与跟踪是关键环节之一。
本文将探讨机器人视觉系统中目标检测与跟踪算法的优化方法。
目标检测是机器人视觉系统中的一个关键任务，其目的是从图像或视频中准确地识别出感兴趣的目标物体。
传统的目标检测算法主要基于手工设计的特征及分类器进行目标的识别。
然而，这种方法在处理复杂场景时存在诸多限制。
随着深度学习的兴起，基于深度卷积神经网络（CNN）的目标检测算法逐渐成为主流。
例如，YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）等算法在目标检测领域取得了较好的性能。
然而，尽管这些深度学习算法在目标检测方面取得了巨大进展，但在机器人视觉系统中的实时性和鲁棒性方面仍然存在一些挑战。
为了优化机器人视觉系统中的目标检测算法，可以从以下几个方面进行改进。
首先，可以从网络结构的角度优化目标检测算法。
当前的深度学习目标检测算法主要使用了各种各样的网络结构，如ResNet、Inception等。
通过改变网络结构的深度、宽度和连接方式等参数，可以提高算法的性能和实时性。
此外，还可以利用轻量级的网络结构对算法进行压缩和加速，以适应机器人的计算资源和实时性要求。
其次，可以采用多尺度检测策略，以增强算法的鲁棒性和适应性。
传统的目标检测算法通常在单一尺度下进行目标检测，忽视了目标在不同尺度下的特征变化。
而对于机器人视觉系统来说，场景中的目标物体往往存在尺度变化的情况。
因此，引入多尺度的目标检测策略可以提高机器人对不同尺度目标的检测能力。
此外，使用注意力机制可以有针对性地提高目标检测算法的性能。
注意力机制能够使算法关注图像中特定区域的重要信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究
多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术研究摄像头监控系统在当今社会中扮演着重要的角色，用于保护公共场所的安全、提供犯罪调查的证据以及帮助监控交通运输等方面。
然而，由于监控区域的复杂性和目标的多样性，单一摄像头往往无法满足准确地目标跟踪的需求，因此多摄像头视频监控系统的研究变得尤为重要。
本文将探讨多摄像头视频监控系统中的目标跟踪技术，并提出一种基于深度学习的目标跟踪方法。
在多摄像头视频监控系统中，目标跟踪的目标是准确、实时地跟踪和定位视频中的目标物体。
目标跟踪技术涉及到目标检测、目标识别和目标跟踪三个主要任务。
首先，目标检测用于在视频中找到目标物体的位置。
其次，目标识别通过将检测到的目标与事先训练好的目标数据库进行匹配，以确定目标的身份。
最后，目标跟踪通过连续帧之间的目标位置预测和更新，实时地跟踪目标物体。
然而，多摄像头视频监控系统中的目标跟踪面临着许多挑战。
首先，监控区域通常是复杂多变的，有许多可能的遮挡、光照条件和视角变化的影响。
其次，目标物体的外观也可能会受到季节、时间和天气等因素的影响而改变。
此外，在多摄像头系统中，不同摄像头之间的视角和分辨率差异可能会导致目标跟踪的困难。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多目标跟踪算法。
其中，基于深度学习的方法已经显示出很高的准确性和稳定性。
深度学习通过训练神经网络来学习目标的特征表示，并通过反向传播算法来优化网络参数。
在多摄像头视频监控系统中，可以使用深度学习模型来提取目标物体的特征表示，并进行目标检测、目标识别和目标跟踪。
在深度学习模型中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的架构之一。
CNN具有多层卷积和池化层，以及全连接层，可以有效地提取图像或视频中的特征。
对于多摄像头视频监控系统中的目标跟踪，可以使用多个CNN网络来处理不同的摄像头输入，并将其特征进行融合，以实现准确的目标跟踪。
此外，为了解决视角和分辨率差异带来的问题，可以使用自适应目标跟踪方法。
目标跟踪中的多特征融合方法研究与优化
目标跟踪中的多特征融合方法研究与优化一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其旨在通过连续观察目标在视频序列中的运动，并在给定的起始帧中确定其位置，从而实现在整个视频序列中对目标进行跟踪的任务。
由于目标的外貌和运动特征在不同的场景下会发生变化，传统的目标跟踪方法通常无法满足高精度和高效率的要求。
因此，本文将研究目标跟踪中多特征融合方法，并对其进行优化，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
二、多特征融合方法的研究现状目标跟踪中的特征融合方法旨在从不同的特征表示中获得更全面和准确的目标描述。
目前，主要的特征融合方法可以分为两类：基于特征级融合和基于决策级融合。
1. 基于特征级融合的方法基于特征级融合的方法通过将来自不同特征的信息进行组合，以获得更全面和准确的目标描述信息。
其中，主要的特征包括外貌特征、运动特征和上下文特征。
例如，外貌特征可以使用颜色和纹理等信息，运动特征可以使用目标的速度和加速度等信息，上下文特征可以使用目标周围区域的信息。
这些特征的融合可以通过加权平均、特征融合网络等方法实现。
2. 基于决策级融合的方法基于决策级融合的方法通过将来自不同跟踪器的决策进行组合，以获得更可靠和准确的跟踪结果。
其中，主要的决策融合方法包括投票融合、权重融合和置信度融合等。
投票融合将不同跟踪器的目标位置进行综合，通过统计投票得分最高的位置作为最终的跟踪结果；权重融合通过给不同跟踪器分配权重，根据权重的大小进行融合；置信度融合通过计算不同跟踪器的跟踪置信度进行融合。
三、多特征融合方法的优化策略针对目标跟踪中多特征融合方法存在的问题和挑战，本文提出以下优化策略，以提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
1. 特征选择策略由于目标的外貌和运动特征在不同的场景下会发生变化，所选取的特征对目标跟踪的效果起着至关重要的作用。
因此，本文建议使用自适应特征选择策略，根据目标的外貌和运动特点自动选择适合的特征进行融合。
2. 权重学习策略在特征融合过程中，不同特征的重要性不同，对目标跟踪结果影响也不同。
基于多准则特征融合的自适应跟踪算法
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０１ — ９ ０ ８ １
２ ０１ ３— ０９． ０１
计算机应 用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ ９ ） ： ２ ５ ８ ４— ２ ５ ８ ７ 文章编号 ： １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — ２ ５ ８ ４ — ０ ４
赵 谦 ， 周 勇 ， 曾 召 华 ， 侯 媛 彬 ， 刘 树 林
（ 通信作者电子邮箱 ｚ ｈ ｏ ｕ ｙ ｏ ｎ ｇ ２ ０ ５ ＠１ ２ ６ ． ｔ ｏ ｍ ） （ １ ． 西安科技大学 通信与信息工程学院， 西安 ７ １ ０ ０ ５ ４ ； ２ ． 西安科技大学 电气与控制工程学院， 西安 ７ １ ０ ０ ５ ４ ）
摘
要： 针 对现 有基 于多特不 高 ， 且 大部 分采用单 一判定 方式 来实
现 多特征 融合 的问题 ， 提 出了一种综合判定的 自适应 多特征融合跟踪 方法。首先 引入 局部 背景信息加 强对 目标 的描 述， 然后在 多特征融合过程 中利用 多种判定 准则计算 特征权值 ， 最后 在 均值 漂移 框架 下完成对 目标的跟 踪。在各种
Ａｄａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｒ ａ ｃ ｋｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍ ｕｌ ｔ ｉ － ｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ
ｚ Ｈ Ａ ０ Ｑ ｉ ａ ｎ ，ｚ ＨＯ Ｕ Ｙ ｏ ｎ ｇ ．Ｚ Ｅ Ｎ Ｇ Ｚ ｈ ａ ｏ ｈ ｕ ａ ，ＨＯ Ｕ Ｙ ｕ ａ ｎ ｂ ｉ ｎ ．ＵＵ Ｓ ｈ ｕ ｌ ｉ ｎ
一种无人战斗机飞行轨迹的跟踪方法
一种无人战斗机飞行轨迹的跟踪方法徐圣良【摘要】为解决无人战斗机在受到较大气流扰动干扰时,轨迹跟踪出现航向偏离,控制精度不好的问题,提出一种基于Lyapunov稳定性渐进泛函的无人战斗机飞行轨迹跟踪控制算法.构建无人战斗机飞行运动数学模型,建立无人战斗机飞行轨迹坐标系,进行控制约束参量分析和飞行轨迹跟踪控制目标函数构建.采用自适应律进行航向轨迹的姿态角跟踪,根据Lyapunov稳定性渐进泛函,实现无人战斗机俯仰角度跟踪,实现跟踪误差反馈补偿控制.仿真结果表明,采用该算法进行无人战斗机飞行轨迹跟踪控制,能提高飞行稳定性和控制鲁棒性,误差收敛到零.【期刊名称】《西安工程大学学报》【年(卷),期】2016(030)004【总页数】7页(P464-470)【关键词】无人战斗机;飞行轨迹;跟踪控制;Lyapunov泛函【作者】徐圣良【作者单位】海军陆战学院陆战队系,广东广州510430【正文语种】中文【中图分类】TP273无人驾驶飞机简称“无人机”(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)，无人机广泛应用在军事侦察、野外勘探和危险环境监测等领域.从技术角度定义，无人机包括无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人伞翼机等.随着机械自动化制造技术和人工智能技术的发展，无人机制造工艺和飞行惯导控制方法得到较大发展和改进，在军事和民用等领域具有广阔的发展前景.无人机具有隐蔽性好、机动性强、全天候发射和回收性好的特点，被广泛应用在军事领域.军用无人机主要有无人侦察机、无人战斗机等，无人战斗机在遂行飞行作战中具有较好的高空突防性和低空机动性.无人战斗机飞行作战的技术难点在于飞行轨迹的跟踪控制，通过对无人战斗机飞行轨迹的跟踪控制，保障无人战斗机飞行的稳定性和安全性，相关控制算法研究受到人们的重视．无人战斗机的飞行轨迹分布在整个纵向和横向的三维飞行平面中，由于大气密度等飞行条件的不断变化以及无人机的隐身性和机身流线性特点，导致对无人战斗机飞行轨迹跟踪控制的难度较大.传统方法中，对无人战斗机飞行轨迹跟踪方法主要有基于Terminal滑模面控制的轨迹跟踪算法、基于最陡下滑轨迹跟踪的飞行控制算法、基于模糊神经网络控制的飞行轨迹跟踪控制算法等[1-4].上述算法设计建立在无人机为一个刚体模型结构基础上，无人机飞行轨迹为一个标准能量梯度下降模型，通过飞行动力学模型构建和控制算法设计，实现轨迹跟踪，取得一定的研究成果.其中，文献[5]提出一种基于固定攻角下滑的无人战斗机航向校正算法，实现对飞行轨迹跟踪控制，采用积分滑模面自适应重构，进行飞机稳定性动力学模型构建，采用固定攻角下滑控制，实现轨迹跟踪及航向修正，提高飞行稳定性，但是该控制算法的计算开销较大，对轨迹跟踪的实时性不好；文献[6]提出一种基于积分滑模控制的最陡下滑轨迹中无人战斗机的轨迹跟踪方法，采用无人战斗机纵向平面的Terminal滑模面标准能量梯度修正，实现惯导积分，提高飞行控制的抗干扰能力，但是随着气流扰动的增大控制稳定性降低；文献[7]采用反演积分控制方法，当受到较大的气流扰动时，轨迹跟踪出现航向偏离，控制精度不好.因此，本文提出一种基于Lyapunov稳定性渐进泛函的无人战斗机飞行轨迹跟踪控制算法，构建无人战斗机的飞行运动数学模型，进行控制约束参量分析并构建飞行轨迹跟踪控制的目标函数，实现飞行轨迹跟踪控制算法优化设计和控制稳定性分析，最后通过仿真实验进行无人战斗机的飞行控制性能测试.1.1 模型设计及参量分析为实现对无人战斗机的飞行轨迹跟踪控制，提高飞行稳定性，构建无人战斗机飞行轨迹跟踪控制模型.首先对无人战斗机飞行运动参量信息进行原始数据及运动特征信息采集和分析.利用陀螺仪、加速度计和姿态基准采集器等传感器进行原始数据采集，结合信息融合滤波器和航向控制器，进行姿态校正和航向跟踪，采集参数主要有角速度、飞行加速度、横滚角等[8-13].在姿态基准一致的情况下，通过伺服机构进行飞行轨迹的误差跟踪补偿和融合滤波，结合Lyapunove稳定性控制进行姿态调整，最后指导舵机操舵.根据上述控制原理，得到本文设计的无人战斗机飞行轨迹跟踪控制模型总体结构框图,如图1所示．根据图1进行飞行稳定性控制和轨迹跟踪.根据上述控制原理，进行无人战斗机飞行轨迹跟踪约束参量分析，无人战斗机飞行轨迹跟踪模型建立在如下几个坐标系上: (1) 无人战斗机飞行速度坐标系Ox3y3z3 无人战斗机的质心为坐标系原点O,选取无人战斗机质心加速度矢量V为Ox3轴；Oy3轴与Ox3轴垂直，且位于无人战斗机加速度矢量的纵轴内，向上为正,Oz3轴通过法相投影与Ox3y3平面保持非线性映射关系.(2) 无人机刚体坐标系Ox1y1z1 体坐标系与无人战斗机的惯导控制系统连接，无人战斗机的质心为坐标原点O，Ox1指向无人机的加速度方向，固定攻角下滑平面内与无人战斗机的纵轴重合,Oy1向上为正，Oz1按右手定则确定．(3) 地球坐标系Ox2y2z2 无人战斗机在不确定气流扰动下的质心为坐标系原点,选取无人战斗机非线性自适应反演横滚矢量V为Ox2轴,Oy2轴在一个铅垂平面内，且无人战斗机的动压方向向上为正,Oz2轴按照右手定则确定．(4) 横滚坐标系Axyz 横滚坐标系Axyz是一种与飞行控制横滚特征向量匹配的坐标系.无人战斗机质心在地面上的投影作为坐标系的原点，Ay轴与飞行稳定性控制的铅垂面垂直，向上为正．根据上述坐标系构建模型，假设无人机机身为一个刚体模型[14-16]，得到无人战斗机飞行轨迹跟踪控制的约束参量模型，用下面四元微分方程组表示为其中:V表示无人战斗机的航向动量;m和h分别是无人战斗机的空间运动的横滚及滑翔变量;n表示最大升阻比下滑轨迹的门控变量;Cm是飞行控制的滑模横舵角;Iext表示角速度;gNa、gk和gL是无人战斗机的飞行弹道偏角、迎角、升阻比，通过加入角速度反馈信号进行飞行系统的根轨迹模拟.VNa、Vk和VL分别表示无人战斗机质心的速度、超调误差和纵向倾角.1.2 模型构建通过上述构建的无人战斗机飞行轨迹跟踪的坐标系模型和约束参量分析，进行无人战斗机的飞行运动数学模型构建，得到运动方程描述为其中：θ为无人战斗机弹道倾角，表示飞行跟踪法相向量与速度矢量(Ox2轴)的夹角；ϑ为无人机左偏舵角，即无人战斗机的纵轴(Ox1轴)与水平面(Oxy平面)间的夹角；α为无人战斗机极限摆舵的战位角，即无人战斗机质心的速度矢量(Ox3轴)在纵向对称面Ox1y1上的投影与Ox1轴之间的夹角；ωx、ωy为无人战斗机分别绕体坐标系Ox1、Oy1轴的旋转角速度；δz为弹道轨迹跟踪误差；e1为右舵角跟踪误差；m为无人战斗机刚体的质量；X，Y为作用在无人战斗机的总空气动力沿速度坐标系分解得到的动量矩、横滚力矩和侧向力；Mz为俯仰力矩；为无人战斗机质心加速度在俯仰跟踪曲面中的法相影，又称法向加速度；为无人战斗机侧向运动在纵向坐标平面Ox1y1z1轴上的分量．根据上述模型可得到无人机轨迹跟踪控制的运动状态特征系数满足根据飞行流体动力和力矩的稳定性误差补偿原理，得到无人战斗机在飞行轨迹跟踪的闭环增益具有H∞性能，选取Lyapunov函数作为无人战斗机飞行轨迹跟踪的标准方程，在无横滚侧向水平作用力下，无人机飞行轨迹的跟踪判别统计量为其中，P、R为侧向运动的线性化增益力矩.则Vk沿运动回归方向的蛇形搜索弹道模型为当w(k)=0时，无人机失衡条件下的单独侧向飞行轨迹运动特征函数满足其中传统飞行轨迹跟踪控制采用反演积分控制方法，当受到较大气流扰动时，轨迹跟踪出现航向偏离，控制精度不好.因此，本文提出一种基于Lyapunov稳定性渐进泛函的无人战斗机飞行轨迹跟踪控制算法.通过上述构建的无人战斗机飞行运动数学模型，进行控制约束参量分析和飞行轨迹跟踪控制的目标函数构建.在未知气流扰动下，无人战斗机飞行轨迹控制跟踪参量模型满足当式(16)成立时，无人战斗机的航向需要进行校正，以保证飞行稳定性.无人战斗机在整个飞行过程中飞行惯导控制为一个非线性确定性的离散二元方程，控制目标函数为其中：x(k)∈Rp,表示无人战斗机滑翔段的加速度状态;u(k)∈Rq,表示横滚侧向水平应力特征值;z(k)∈Rm,表示无人战斗机飞行的动静力平衡系数矩阵;A，B，C为模型参数矩阵．考虑系统在初始条件一定时战斗机航向校正的李雅普洛夫函数为u(k)=Kx(k)，在干扰和模型参数不确定时，通过适当的稳定性反馈控制，进行俯仰角误差跟踪，实现反馈补偿，过程可描述为采用自适应律进行航向轨迹的姿态角跟踪，考虑存在不确定时延下无人战斗机的横滚侧向应力，得到无人机线性化轨迹跟踪控制的输出状态方程为引入横舵纵倾振荡等干扰问题，在一定飞行高度、离地心距离下，无人战斗机的纵向运动控制率状态方程描述为其中:w(k)∈Rn，表示无人机在失衡下飞行的连续扰动向量，即w(k)∈L2(0，∞);A,B,C,D,F1,F2为实际弹道的参量矩阵;ΔA1、ΔB1为无人机飞行控制的正回旋稳定解，在不确定变量输入下，得到无人机飞行控制的Lyapunov稳定性增益为ΔA1=GFA1，ΔB1=GFB1.其中:G∈Rr×l、A1∈Rl×p、B1∈Rl×q为侧向传递函数;F∈Rl×l为未知扰动成分参量的矩阵，当满足流体动力学的稳定性特征条件FTF≤I，变量r、l为正整数.此时输出的水平等速回旋弹道轨迹为通过上述描述，基于Lyapunov稳定性渐进泛函，依据Barbalat定理，得到飞行轨迹的误差修正过程等价于可见无人战斗机在位置扰动下通过流体力学控制，在限定的干扰状态下，轨迹跟踪的弹道可靠性条件为其中，γ>0为常数，w(k)≠0，而当w(k)∈L2[0，∞)，无人战斗机飞行轨迹跟踪的回旋弹道控制误差满足根据Lyapunove稳定性原理，可得其中，无人战斗机飞行轨迹信息特征采样的陀螺仪稳定度为根据Lyapunov稳定性渐进泛函实现无人战斗机的俯仰角度跟踪，得到侧向俯仰角度跟踪误差为对式(28)进行求导,得引入积分项ζ1进行无人战斗机的水平面纵向控制，定义e1(τ)d(τ).定义Lyapunov函数为对无人战斗机飞行控制器的Lyapunov函数求导，可知其小于零.根据Lyapunove 稳定性原理可得，采用本文算法进行无人战斗机的飞行轨迹跟踪控制，是渐进收敛和稳定的．为测试本文设计算法在实现无人机飞行轨迹跟踪和稳定性控制中的性能，进行仿真实验.采用Matlab 7作为仿真工具进行算法设计，系统软件的开发平台是VisualDSP++4.5，开发环境IDDE，还包括VDK、专家连接器VCSE.设无人战斗机飞行初始速度为256m/s，在水平飞行下的初始高度为10 000m，初始俯仰角度为0°，进入横滚飞行阶段的前1.4s，打极限上舵，进行校正以保证飞行稳定性，俯仰角在最陡下滑控制下，角度从0°增加到32°，在经历一定的单独侧向飞行后平飞角稳定在22°，进行纵向平面飞行.首先进行飞行姿态数据采集，对各个通道数据进行8通道均匀线列阵A/D采样，采样时间间隔0.02s，得到初始的飞行姿态数据结果如图2所示．以上述采样的飞行姿态数据为输入，采用陀螺仪、加速度及和姿态基准采集器等传感器进行无人战斗机飞行原始数据采集，结合信息融合滤波器和航向控制器进行姿态校正和航向跟踪，采用本文设计的控制模型进行飞行稳定性控制，得到在加入干扰后的飞行轨迹跟踪航向角和飞行轨迹跟踪控制误差，如图3所示．从图3可知，采用本文算法进行无人战斗机飞行轨迹跟踪，航向角跟踪性能较好，飞行轨迹跟踪控制误差能线性收敛到零，说明采用本文方法在进行无人机飞行控制时具有较好的稳定性和鲁棒性．无人战斗机飞行作战的技术关键在于飞行轨迹的跟踪控制，通过对无人战斗机飞行轨迹跟踪控制，保障无人战斗机飞行的稳定性和安全性，提出一种基于Lyapunov 稳定性渐进泛函的无人战斗机飞行轨迹跟踪控制算法，构建无人战斗机飞行运动数学模型，进行控制约束参量分析和飞行轨迹跟踪控制目标函数构建，进行飞行轨迹跟踪控制算法优化设计和控制稳定性分析，最后通过仿真实验进行无人战斗机飞行控制性能测试.实验分析表明，采用本文方法进行无人战斗机飞行轨迹跟踪和航向控制，性能较好，稳定性和鲁棒性较优．[2] 邸斌，周锐，董卓宁. 考虑信息成功传递概率的多无人机协同目标最优观测与跟踪[J]. 控制与决策，2016，31(4):616-622．[3] WEISS S，ACHTELIKk M W，LYEN S，et al. Monocular vision for long-term micro aerial vehicle state estimation：A compendium[J]. Journal of Field Robotics，2013，30(5):803-830．[4] 王勋，张代兵，沈林成. 一种基于虚拟力的无人机路径跟踪控制方法[J]. 机器人，2016，38(3):329-336．[5] 贾立双，李家军，冯志涛，等. 深海高可靠声学应答释放器设计与实现[J]. 电子设计工程，2015，23(12):1-3．[6] TAN C P，EDWARDS C. Robust fault reconstruction in uncertain linear systems using multiple sliding mode observers in cascade[J]. IEEE Transactions on Automatic Control，2013，55(4):855-867．[7] TONG Shaocheng，HUO Baoyu，LI Yongming. Observer based adaptive decentralized fuzzy fault-tolerant control of nonlinear large scale systems with actuator failures[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems，2014，22(1):1-15．[8] HAN S I，LEE J M. Fuzzy echo state neural networks and funnel dynamic surface control for prescribed performance of a nonlinear dynamic system[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics，2014，11(2):1099-1112．[9] XU Yinyin，TONG Shaocheng，LI Yongming. 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基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计
基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，通过计算机视觉技术实现对特定目标的自动识别和跟踪。
在现实生活中，目标检测与跟踪系统有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶、工业机器人等领域。
本文将基于计算机视觉技术，介绍目标检测与跟踪系统的设计原理和关键技术。
一、目标检测目标检测是指在图像或视频中，自动识别和定位感兴趣的目标物体。
目标检测任务可以分为两个主要步骤：目标定位和目标分类。
目标定位是通过边界框或像素级分割确定目标的具体位置，目标分类是对目标进行分类，判断其所属的类别。
为了实现准确的目标检测，我们可以利用卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和目标分类。
在目标检测中，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法的核心思想在于将目标检测任务转化为候选框的生成和分类问题，通过对候选框进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。
二、目标跟踪目标跟踪是指在连续的图像或视频中，追踪目标的运动轨迹和状态。
目标跟踪要解决的核心问题是对目标物体进行准确的定位和跟踪。
目标跟踪系统需要根据目标的外观特征和运动信息，在连续的图像帧中追踪目标的位置。
目标跟踪可分为单目标跟踪和多目标跟踪两种场景。
在单目标跟踪中，系统仅需跟踪一个目标，主要采用的算法有基于相关滤波器的方法、Kalman滤波器、粒子滤波器等。
而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，常用的算法有多目标卡尔曼滤波器、多目标粒子滤波器、相关滤波器等。
三、基于计算机视觉技术的目标检测与跟踪系统设计1. 数据采集：目标检测与跟踪系统设计的第一步是收集与目标相关的图像和视频数据。
这些数据将用于训练和测试目标检测和跟踪模型。
数据采集过程中需要保证数据的多样性和覆盖性，同时注意数据的质量和标注准确性。
2. 特征提取：目标检测与跟踪系统需要对图像进行特征提取，以便进行目标分类和跟踪。
基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究
基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究基于特征自适应融合的目标跟踪算法研究摘要：目标跟踪算法在计算机视觉领域发挥着重要作用。
为了提高目标跟踪的精度和鲁棒性，本研究基于特征自适应融合的方法进行了研究。
该方法有效地融合了多个特征，并通过自适应学习来调整权重，以实现更准确和可靠的目标跟踪。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，它在目标识别、机器人导航等应用中起着关键作用。
然而，在实际应用中，由于目标的外观变化、遮挡和光照等环境因素的干扰，目标跟踪算法的准确性和鲁棒性常常受到挑战。
因此，研究一种能够自适应地融合多种特征的目标跟踪算法具有重要意义。
2. 相关工作目标跟踪的方法可以分为基于颜色特征、形状特征、边缘特征等多种类型。
然而，单一特征的跟踪算法往往对干扰和变化较为敏感。
因此，将多种特征进行融合是一种有效的解决方案。
目前，已有一些基于特征融合的目标跟踪算法被提出，如基于粒子滤波器和特征匹配的算法、基于深度学习的融合算法等。
3. 研究方法本研究提出了一种基于特征自适应融合的目标跟踪算法。
首先，使用颜色特征提取目标的外观信息。
然后，通过边缘特征提高目标的轮廓信息。
接下来，利用深度学习的方法提取目标的语义特征。
最后，使用自适应学习算法调整各个特征的权重以实现最佳的目标跟踪效果。
4. 特征自适应融合算法本研究提出的特征自适应融合算法主要包括三个步骤：特征提取、特征融合和权重调整。
(1) 特征提取：采用颜色特征、边缘特征和深度学习特征作为目标的外观信息。
颜色特征可以通过颜色直方图或颜色矩来表示。
边缘特征可以通过边缘检测算法得到。
深度学习特征则利用已训练好的深度神经网络提取目标的语义特征。
(2) 特征融合：将多个特征进行线性或非线性融合，得到更全面的目标描述。
线性融合可以使用简单求和或加权平均等方法。
非线性融合则可以通过神经网络或决策树等方法实现。
(3) 权重调整：通过自适应学习算法来调整特征融合的权重。
基于多特征自适应融合的目标跟踪算法
关 键 词 ：多特 征 ；自适 应 融 合 ；在 线 学 习 中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 国 家 标 准 学 科 分 类 代 码 ：５ １ ０ ． １ ０ ５ ０
ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ
（ 天津 大 学 电子 信 息 工程 学 院 天 津 ３ ０ ０ ０ ７ ２ ）
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
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第 ２ ３ ０ ６ １ ３ 卷 年 第 １ １ １ 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
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ， ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
计算机视觉中的目标跟踪与识别技术研究
计算机视觉中的目标跟踪与识别技术研究计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的科学与技术。
目标跟踪与识别是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在通过计算机自动识别和跟踪图像或视频中的目标，从而实现自动分析、检测和识别的功能。
本文将对计算机视觉中的目标跟踪与识别技术进行综述，介绍其基本原理、关键技术和应用领域。
一、目标跟踪技术研究目标跟踪是指在给定的图像或视频序列中，通过连续帧之间的信息来跟踪、估计并预测目标的运动轨迹。
目标跟踪技术主要包括目标检测、目标定位和目标运动预测三个关键环节。
1.目标检测：目标检测是指在给定图像中自动识别和定位出感兴趣的目标。
常用的目标检测算法有基于特征的方法、基于滑动窗口的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法由于其优越的性能和泛化能力，在目标检测领域取得了巨大突破。
2.目标定位：目标定位是指在连续视频帧中准确地定位目标的位置，并判断其是否发生了运动。
目标定位算法根据目标的外观特征以及轨迹信息进行建模和匹配，从而实现目标的连续跟踪。
3.目标运动预测：目标运动预测是指在目标被跟踪的过程中，根据目标的历史运动信息和当前的环境条件，预测目标未来的位置和轨迹。
目标运动预测算法可以基于统计模型、运动模型或深度学习模型。
二、目标识别技术研究目标识别是指在给定的图像或视频中，自动识别和分类目标的种类或属性。
目标识别技术主要包括特征提取、特征匹配和分类识别三个关键环节。
1.特征提取：特征提取是目标识别的基础，其目的是将图像中的目标从背景和其他干扰信息中区分出来。
常用的特征提取方法有SIFT、HOG和CNN等。
这些方法可以提取出目标的边缘、纹理和颜色等特征，从而用于目标的分类和识别。
2.特征匹配：特征匹配是指将提取得到的特征与训练或已知的目标特征进行匹配，从而判断目标的类别或属性。
特征匹配算法可以通过度量特征之间的距离或相似度来实现目标的匹配。
3.分类识别：分类识别是指将目标分为不同的类别或属性。
近岸海域多目标检测与跟踪技术研究
近岸海域多目标检测与跟踪技术研究随着人类社会的不断发展，航运业有了巨大的进展，航运业的前进推动了人类对于海洋更深入的了解，而在航运业中，对于海洋中各种各样的目标进行检测和跟踪，是其中非常重要的一环。
近年来，近岸海域对于各方面的要求更加严格，因此针对近岸海域中的多个目标，进行精细化的检测和跟踪技术研究，已经成为了当前航运业中的研究热点问题。
一、近岸海域检测技术1. 目标检测原理现代目标检测技术主要分为两种方法：一种是基于特征寻找的方法，一种是基于分类器的方法。
基于特征寻找的方法主要是将目标进行特征提取，通过特征组合得到目标的区域信息，进而辨别是否是目标。
而基于分类器的方法，则是利用机器学习方法，将大量的目标样本进行训练，从而从样本中学习到了目标特征的内在规律。
2. 海洋目标的检测海洋中的目标种类繁多，且目标环境变化多样化。
在海洋环境中进行目标检测时，应根据不同的环境与所需探测目标选择不同的探测手段，如红外、激光、雷达等。
同时，通过对目标的特征进行提取和分析，辨别目标是否是所需要的。
二、船舶多目标跟踪技术船舶多目标跟踪技术是近年来航运业中的研究热点问题，跟踪目标的数量是非常庞大的，因此此技术必须具备可扩展性、可靠性和数据全面性。
1. 多目标跟踪算法多目标跟踪算法主要由四部分组成：检测、匹配、跟踪和预测四个过程。
具体而言，就是从检测出的目标中选取可靠的跟踪目标，通过目标之间的相互距离计算和目标运动方向的预测等方式，实现目标的跟踪。
2. 基于深度学习的多目标跟踪算法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的多目标跟踪算法逐渐成为近岸海域目标跟踪的研究热点。
其中采用的技术包括卷积神经网络、循环神经网络和自注意力等，极大地提高了目标检测和跟踪的准确性和可靠性。
三、结论航运业中的近岸海域多目标检测与跟踪技术在海洋运输、渔业、海洋环境保护等方面有着极为重要的作用，在未来的航运业发展中具有广泛的应用前景。
而伴随着技术的不断更新迭代，我们相信在今后的研究中，以上技术将不断得到优化和完善，取得更为优异的成果。
自适应融合角点特征的Camshift目标跟踪
自适应融合角点特征的Camshift目标跟踪陈丽君;马永杰【摘要】为了能够实时有效地跟踪运动目标，提出了一种新的自适应融合角点特征和颜色特征的Camshift目标跟踪算法。
该算法融合了角点的特征不变性，并采用Mean-Shift算法提供的非参数核密度估计的统计思想，计算各特征的概率密度函数，用Bhattacharyya系数作为相似性度量函数，利用相似性度量值之比自适应地融合角点特征和颜色特征，将得到的新的概率密度分布结合Camshift跟踪算法实现目标跟踪。
测试结果表明，该算法比传统的Camshift算法跟踪效果更好，更准确。
%In order to track moving targets in real time and effectively, in this paper, a new Camshift target tracking algo-rithm is proposed, in which corner features and color features are fused adaptively. The invariance of the corner is com-bined in this algorithm, and the kernel probability density estimation of the Mean-Shift algorithm is used to calculate the probability density function for each feature. Bhattacharyya coefficient is adopted as similarity measure function, then using the ratio of similarity to achieve adaptive fusion of corner and color features. The new probability density distribution and the Camshift tracking algorithm will be combined to achieve the target tracking. Simulation results show that the algo-rithm is better than traditional Camshift algorithm, and tracks object more accurately.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)024【总页数】5页(P178-182)【关键词】Camshift;特征融合;Harris角点;Bhattacharyya系数;自适应【作者】陈丽君;马永杰【作者单位】西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP391目标跟踪是计算机视觉重要的研究方向之一，被广泛应用于监控、视觉导航、军事制导、交通等领域[1]，但是，目标和背景的外观发生改变，或者目标的突然运动等因素都会加大目标跟踪的难度。
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摘
要： 提 出了一种基 于鉴别性与稳定性 的 自适应融合 目标跟踪 算法。在跟踪 中， 鉴别性度 量 目标与 背景 的 区
关键词 ： 自适 应 融 合 ； 目标 跟 踪 ； 鉴别性 ； 稳 定 性 中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｓ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ａｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ａｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎｇ
ａ ｎ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｉｚ ｍ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ．Ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｎ
文 章编号 ： １ ０ ０ １— ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ３ ） Ｓ 】 一 ０ １ ６ ６—０ ４
Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ａ ｎ
基 于鉴 别 性 与稳 定 性 的 自适应 融合 目标 跟 踪
严红平。 ， 吕 珂 ， 汪凌峰 ， 潘春 洪
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０ １ ． ９ ０ ８ １
２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ３ ０
计 算机应 用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ Ｓ Ｉ ） ： １ ６ ６—１ ６ ９ ， １ ７ ３
ＹＡＮ Ｈｏ ｎ ｇ ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｌ ＹＵ Ｋｅ ，Ｗ ＡＮＧ Ｌ ｉ ｎ ｇ ｆ ｅ ｎ ｇ ，Ｐ Ａ Ｎ Ｃ ｈ ｕ ｎ ｈ ｏ ｎ ｇ
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｅｅ ｎ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ￣ ｉ ｔ ｙ ｆＧ ｏ ｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅ ｅｅ ｎ ｓ（ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ ） ，Ｂ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ａｌ ｎ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆＰ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｏ ｉ ｎ ，Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆＡ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ｏ ｆＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ ０ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
分程度 ， 稳定性衡量跟踪框中心与 目标 实际中心之间的偏 移程度 。首先 ， 对鉴 别性与稳定性分开考虑 ， 分别建模 ； 而后 将其 引入 自适应融合框 架中， 由此得 到 目标 函数 ； 最后优 化 目标 函数得到 自适应融合 的权重。不 同视频上 的对 比实 验验证 了该算法具 有更高的跟踪准确性及稳 定性 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ，ｉ ｎ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｄ ｅ ｉ ｒ ｖ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｄ ｉ ｓ ｃ ｉｍ ｒ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ．Ｉ ｎ ｔ ｒｇ ａ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ，ｄ ｉｓ ｃ ｉ ｒ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｔ ｒｇ ａ ｅ ｔ ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ， ｗ ｈ ｉ ｌ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｒ ｕ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｔ ｏ ｔ ｒ ａ ｃ ｉｎ ｋ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ． Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｄ ｉｓ ｃ ｉ ｒ ｉｎ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎｄ ａ ｓ ｔ ｂｉ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗ ｅ ｒ ｅ ｍｏ ｄｅ ｌ ｅ ｄ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ，ｔ ｈ ｅ ｙ ｗ ｅ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｄｕ ｏ ｃ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ，ａ ｎ ｄ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｔ ｏ ｆ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ