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相似文献
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IMM算法是以混合状态系统的观点为基础,利用一个连续状态的微分方程来描述目标的运动。利用一个离散差分方程来描述目标的机动出现,从而建立更为准确的,本文对该滤波算法进行了进一步的研究,总结了该算法的性能特点,细致分析了影响该算法性能的因素.  相似文献   

3.
针对如何避免或减少由于目标的机动运动所带来的估计误差问题,提出了具有门限的相互作用多模型估计(TIMM)的新算法.该算法主要应用于雷达目标自动跟踪系统中.TIMM算法在相互作用多模型估计器(IMM)算法的基础上引入门限控制器来提高跟踪精度,该算法同样适用于其他各种改进的IMM算法.通过2个不同的例子,对由TIMM和IMM这2种算法产生的均方根误差进行比较.仿真结果表明,同IMM算法相比较,TIMM算法可减少估计误差,从而提高机动目标的跟踪性能.  相似文献   

4.
针对一般自适应算法对弱机动、非机动目标的跟踪精度不高的问题,将模糊逻辑引入系统,对并行工作的两滤波器进行数据融合。仿真结果表明:与一般自适应算法相比,本算法对不同机动程度的目标跟踪精度均有大幅提高。  相似文献   

5.
为深入探讨机动目标跟踪问题、设计实时性好、估计精度高的目标状态估计器,本对火控系统中的核心问题——目标跟踪和建模,从机动目标运动数学模型和自适应滤波算法两个方面进行了评述和比较研究,剖析了其优劣。回顾讨论了近期的发展情况,提出了未来的发展趋势。  相似文献   

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将卡尔曼(Kalman)滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。  相似文献   

8.
本文对基于STF的当前统计模型及其自适应算法(STF-CS)进行研究,检验了模型在低空的适用性能,并对实测数据进行仿真最终得到了对于低空飞行器跟踪比较好的自适应算法,预测了目标机动情况,进而有利于低空空域飞行器的跟踪。  相似文献   

9.
目标定位跟踪的关键在于得到精确的定位数据,而要获取精确的定位数据取决于高效的滤波算法。无迹卡尔曼滤波由于具有定位精度高、算法复杂度低等特点,被广泛应用于非线性系统中。针对无迹卡尔曼滤波在目标运动状态突变时容易出现跟踪精度下降、目标丢失等问题,对传统无迹卡尔曼滤波算法进行优化和改进,通过将无迹卡尔曼滤波与IMM卡尔曼滤波算法相结合,利用IMM算法的鲁棒性有效提高了无迹卡尔曼滤波在目标机动运动时的跟踪精度,避免了目标丢失。实验仿真结果表明,IMMUKF算法具有很好的稳定性,可实现复杂的目标跟踪。  相似文献   

10.
目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究方向之一。基于l1最小化稀疏表示的目标跟踪算法跟踪精度高,但是在跟踪部分遮挡目标或当背景中存在与目标相似的干扰物时会发生漂移。这主要是因为算法仅关注目标的整体特征,而忽略了目标局部特征的变化情况。为了解决该问题,提出基于目标外观局部稀疏表示的跟踪算法。首先,对待选样本进行分块,然后利用采集得到的模板对各分块进行稀疏表示并计算重构误差,最后选取累积误差最小的待选样本作为跟踪目标。实验结果表明,该算法在跟踪被部分遮挡的目标时相比l1跟踪算法有更高的准确度。  相似文献   

11.
针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。  相似文献   

12.
为解决视频跟踪中目标旋转、形变、光照等导致目标丢失问题,提出了一种相关滤波器跟踪算法,该算法利用局部信息,对目标多次训练获取滤波器,再经相关运算对目标位置进行估计,并在线实时更新滤波器。仿真实验表明,该算法具有快速、简单、鲁棒等特点,能够实现对运动目标的实时跟踪。  相似文献   

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在不确定噪声类型的非线性无线传感器网络环境下,采用分布式代价参考粒子滤波算法对移动目标进行跟踪。针对出现的概率密度函数方差不收敛的问题,结合最优控制思想,提出算法的改进。分析自适应函数中方差更新的特点,将修正系数γ替换步长k,以最接近真实轨迹为依据,选取最佳粒子;建立非高斯噪声的目标运动模型,利用仿真工具比较改进前后算法得出的多步数状态估计值方差,验证可行性,并给出修正系数γ的最佳取值范围。  相似文献   

14.
通过对LOD算法的描述与分析,阐述了基于Java3D的LOD技术的应用与实现。并结合具体实例,提出了通过建立Java3D基本共享模型的方法,来减少程序中的冗余重复数据,从而实现LOD算法的优化。  相似文献   

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在复杂地物类型背景条件下,多目标跟踪算法通常表现出目标识别与跟踪能力较差问题,特别在被其它地物遮挡后目标跟踪丢失更严重。提出一种改进的基于多源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力,充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征,提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时,为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题,利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小,提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明,多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%,误差在[±2.31%]左右,具有良好的尺度估计效果。  相似文献   

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鉴于传统的跟踪算法鲁棒性和实时性不足,构建了一种基于Kalman滤波的运动目标跟踪系统。对于运动目标的跟踪,此系统先采用背景差分法检测目标位置,再使用Kalman滤波算法估计目标位置。通过建模仿真,结果表明,该算法能较好预测运动目标的位置,实现了对运动目标的实时跟踪。  相似文献   

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目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet-5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet-5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。  相似文献   

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通过对视频图像中只有一个运动目标、以及含有多目标的视频进行测试,实验研究结果表明:小波神经网络将小波变换良好的时频局域化特性和神经网络的自学习功能相结合,具有最佳的函数逼近能力和容错能力。  相似文献   

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