發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 05:33

  本文選題：目標(biāo)跟蹤 + 電視攝像機(jī)　； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)不完全量測(cè)下利用電視攝像機(jī)的單站水面目標(biāo)被動(dòng)跟蹤問(wèn)題,提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)被動(dòng)測(cè)距的聯(lián)邦目標(biāo)跟蹤算法.首先,利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)了目標(biāo)距離的被動(dòng)測(cè)量方法;其次,依據(jù)測(cè)量機(jī)理將測(cè)量通道分解為機(jī)器視覺(jué)被動(dòng)測(cè)距通道和傳統(tǒng)測(cè)角通道,基于驗(yàn)后置信度殘差檢測(cè)的平方根容積卡爾曼濾波(SRCKF)設(shè)計(jì)了雙通道子濾波器,并對(duì)子濾波器估計(jì)結(jié)果進(jìn)行聯(lián)邦結(jié)構(gòu)融合得到最終估計(jì)結(jié)果.通過(guò)OpenGL仿真目標(biāo)圖像和真實(shí)水面目標(biāo)視頻的測(cè)量結(jié)果證明了機(jī)器視覺(jué)測(cè)距的有效性,且在不完全量測(cè)下,該跟蹤算法比傳統(tǒng)基于質(zhì)點(diǎn)的被動(dòng)跟蹤算法具有更高的跟蹤精度.
[Abstract]:Aiming at the passive tracking problem of single station surface target using television cameras under incomplete measurement, a federated target tracking algorithm based on machine vision passive ranging is proposed. Firstly, the passive measurement method of target distance is designed by machine vision technology. Secondly, the measurement channel is decomposed into machine visual passivity according to the mechanism of measurement. The distance channel and the traditional angle measurement channel are based on the square root volume Calman filter (SRCKF) of the posterior post reliability residual detection (SRCKF), and the result of the federated structure fusion of the estimation results of the sub filter is obtained. The results of the OpenGL simulation of the target image and the real surface target video are proved by the results of the measurement. The effectiveness of the machine vision ranging algorithm and the incomplete measurement method have higher tracking accuracy than the traditional particle based passive tracking algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273076)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1958483