基本介紹
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《複雜環境下新型多目標動態檢測、識別及跟蹤算法研究》是依託中國科學院大學,由焦建彬擔任項目負責人的面上項目。項目摘要在複雜環境(惡劣自然環境或自然環境變化、攝像機的傾斜或震動等)下拍攝的視頻圖像具有圖像質量差、圖像對比度...
建立目標的區域檢測,動態身份推理與區域跟蹤算法(2)以隨機集理論為主,結合傳統多源確定與不確定信息處理方法,研究複雜環境下目標DRT存在的深層次科學問題:典型多感測器隨機集建模,多感測器配置與管理方法,複雜環境多感器理解與感知,...
《複雜環境下多感測器隨機集目標跟蹤方法研究》是依託西安電子科技大學,由姬紅兵擔任項目負責人的面上項目。中文摘要 針對低檢測率、低識別率、高虛警率、高丟失率等複雜環境下的多感測器多目標跟蹤問題,本項目以隨機集濾波理論為基礎,...
特別是在複雜情況下,例如比較擁擠的交通場景,目標之間的相互遮擋,以及場景物體對目標的遮擋,都會嚴重影響目標檢測和跟蹤算法的準確性。基於當前研究在目標檢測和跟蹤方面存在的不足,本項目著力研究在遮擋普遍存在的情況下,(1)利用從...
其次,針對低環境光照導致的所成圖像亮度和對比度下降無法完成運動目標檢測的問題,提出了基於改進暗通道先驗的快速低照度圖像增強算法,相對於現有方法,所提方法圖像增強後峰值信噪比可達50以上,運行時間提高50%以上,擴展了基於可見光的空中...
重點研究了基於機率假設密度與粒子濾波多目標輪廓建模與跟蹤算法;基於不確定信息模型未知環境下無特徵模式異常行為早期檢測算法。通過建立目標輪廓模型並進行輪廓跟蹤,依據輪廓跟蹤質量偏差,進行異常行為早期檢測判斷。實現了複雜場景下多目標...
《基於動態規劃算法的多目標檢測前跟蹤技術研究》是依託電子科技大學,由易偉擔任醒目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 本項目旨在解決基於動態規划算法的多目標檢測前跟蹤問題,通過研究高維空間動態分解降維方法、基於動態規劃的多幀數據信號...
反饋融合方法、智慧型最佳化和學習算法以及壓縮感知理論等,重點研究:(1)基於單或多感測器的群目標和擴展目標跟蹤新方法;(2)隱身目標和高機動目標聯合檢測、識別和跟蹤;(3)未知雜波環境下的目標跟蹤;(4)非合作目標跟蹤和動平台多...
完成了戶外複雜環境下的增強現實跟蹤註冊算法,並成功套用於圓明園數字數重現項目。在完成課題基礎上,課題組超額完成了基於辭彙樹的目標識別算法,並成功套用於基於手機平台的移動增強現實系統中。同時課題組拓展研究了實時目標檢測算法,實現...
本項目圍繞多目標檢測前跟蹤(TBD)問題,利用有限集統計學理論(FISST)在多目標運動建模方面的優勢,詳細研究了相同表觀模型、信噪比不同的多目標FISST-TBD技術,類別相關表觀模型、信噪比不同的多目標FISST-TBD技術和FISST-TBD算法...
同時,研究了遮擋情況下的目標跟蹤問題,提出了一種基於MBB的數據關聯和遮擋檢測的跟蹤算法,很好地解決了目標跟蹤中的遮擋問題。基於粒子濾波算法解決了無人機平台下的多目標檢測與跟蹤問題。另外,我們研究了無人機對地面目標三維重建問題...
本課題基於多光譜視頻的目標跟蹤技術,深入研究多光譜視頻的配準問題、基於多光譜視頻的複雜環境下目標跟蹤問題。主要研究內容包括:通過研究基於熵和結構圖像表示的多光譜視頻局部不變共有特徵檢測描述運算元,提出一種多光譜視頻配準算法;利用...
設計了基於層次聚類的目標分組方法,設計了考慮目標觀測誤差橢圓的IMM_UKF濾波算法,提出了一種基於Lyapunov導航向量場的多無人機協同跟蹤多目標運動導引方法,在某重點項目飛行試驗中驗證了該方法可有效實現障礙環境下地面目標群的跟蹤,具有...
多種跟蹤模式 多種跟蹤模式使操作更加人性化,包括手動指定跟蹤目標和自動選擇目標進行跟蹤,各種模式之間可以實時切換;抗干擾性 系統具有較強的抗干擾能力,採用自適應背景學習算法可以實時更新背景濾除干擾,在全天候複雜環境下也能進行...
PHD濾波已成為多目標跟蹤領域的一個重要研究方向。但在存在漏檢情況下PHD濾波理論會丟失信息並且目標數估計不穩定,而GM-PHD濾波算法會丟失目標,這些問題使PHD濾波理論和方法的套用受到制約。針對理論上存在的信息丟失問題,擬將後驗檢測...