機載光電平臺的機動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)是機載光電系統(tǒng)的核心技術(shù)之一，該技術(shù)用于在機載環(huán)境下完成地面背景的機動目標(biāo)跟蹤。本研究旨在改善該系統(tǒng)現(xiàn)有跟蹤技術(shù)，提高單目標(biāo)長時跟蹤的性能。
　　目前機載平臺中采用跟蹤技術(shù)為傳統(tǒng)的模板匹配方法，在面對背景物短時遮擋、目標(biāo)形變、相機頻繁位移等復(fù)雜情況時，往往不能有效地跟蹤目標(biāo)；同時受空間域圖像匹配計算復(fù)雜度高的影響，算法實時性較差。本研究針對機載平臺目標(biāo)跟蹤過程中出現(xiàn)的這些問題，將跟蹤過程分為五個部分處理：濾波預(yù)估、特征

2、匹配、遮擋檢測、目標(biāo)在線學(xué)習(xí)、目標(biāo)尺寸自適應(yīng)。其中濾波預(yù)估根據(jù)歷史信息預(yù)測目標(biāo)位置，減小搜索區(qū)域，從而達(dá)到提高速度的目的；特征匹配部分通過快速的特征提取與匹配方法，準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)當(dāng)前位置；遮擋檢測部分將預(yù)測信息、特征匹配誤差以及歷史匹配信息相結(jié)合，使遮擋檢測更為準(zhǔn)確；自適應(yīng)目標(biāo)尺寸部分則實時計算出目標(biāo)尺寸，以適應(yīng)目標(biāo)運動過程中產(chǎn)生的形狀尺度變化。
　　研究中首先對傳統(tǒng)基于空間域的模板匹配方法做了改善，采用卡爾曼濾波與多模板匹配的方

3、法進(jìn)行跟蹤。此方法通過卡爾曼濾波獲取預(yù)測區(qū)域，在預(yù)測區(qū)域上使用快速傅立葉變換與積分圖計算互相關(guān)系數(shù)，降低了模板匹配的計算復(fù)雜度，實時性得以提高；另一方面提出背景模板、前景模板同時匹配的方法，結(jié)合匹配誤差，實現(xiàn)了遮擋檢測。
　　為進(jìn)一步提高預(yù)測準(zhǔn)確度，處理模板匹配算法難以解決的目標(biāo)旋轉(zhuǎn)和尺度變化問題，研究中提出利用條件卡爾曼濾波進(jìn)行預(yù)估，結(jié)合具有局部不變特性的ORB角點與特征描述分類的方法來進(jìn)行跟蹤，通過閾值、匹配密度以及預(yù)估范圍三