简介:水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点.目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响.本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法.该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点.仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法.
简介:为了在杂波环境中准确的完成雷达微弱多目标的检测,需要对雷达微弱多目标检测方法进行研究。采用当前检测方法在杂波干扰下对雷达微弱多目标进行检测时,不能有效的去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到的目标运动轨迹误差较大,存在信噪比低和检测准确率低的问题。提出一种杂波干扰下雷达微弱多目标检测方法,以地面的辐射源作为雷达发射站,载机作为接收站,建立雷达系统模型,通过雷达系统模型得到目标回波信号模型;通过滤波器去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到重构的目标回波信号,通过两级门限检测方法得到微弱目标的状态序列,采用逆序递推法得到目标的运动轨迹,完成杂波干扰下雷达微弱多目标的检测。实验结果表明,所提方法的信噪比高、检测结果准确率高。
简介:摘要:针对复杂背景条件下动态多目标实时监测算法效果不佳的问题,本文设计一种能进行对运动目标实施感知的视频跟踪系统。该系统基于原YOLOv4目标检测算法上对其改进。首先,对骨干特征提取网络进行理论创新,旨在提升网络的表达能力并提升特征提取能力;然后,提出YOLOv4-PPMCC感知跟踪模型使检测与跟踪功能合二为一,从而实现连续、实时准确的跟踪;最后,本系统能够将大型场景中的多个目标跟踪、检测与分析等功能整合在一起,智能地分析前端摄像机所获取的影像资料,并对其进行自动收集、归类,并在后台实时查看分析结果和视频记录。该算法实时性更佳,与传统的多目标跟踪算法相比较,计算量大大降低,跟踪结果更准确,可以实现对多目标持续和准确的跟踪。
简介:无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。
简介:多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。
简介:随着我国社会主义经济改革的不断发展,人们的生活水平也越来越高,人们对住房的需求与装修的要求也随之提高,精装房越来越受到广大住房消费者的青睐。对于楼房建设来说,如何实现建筑工程穿插提效也逐渐成为各房地产企业关注的重点目标之一,优质的装修穿插能够提高施工企业的核心竞争力,并且缩短建筑工期,降低企业建筑成本。文章通过对提效思维概念的解读,分析多目标楼房装修穿插施工的优势与施工过程当中存在的不足,并提出相关解决办法,为我国多目标楼房穿插提效的实施提供参考意见。