本文選題：目標跟蹤 + 電視攝像機　； 參考：《華中科技大學學報(自然科學版)》2017年06期

【摘要】：針對不完全量測下利用電視攝像機的單站水面目標被動跟蹤問題,提出了一種基于機器視覺被動測距的聯(lián)邦目標跟蹤算法.首先,利用機器視覺技術(shù)設計了目標距離的被動測量方法;其次,依據(jù)測量機理將測量通道分解為機器視覺被動測距通道和傳統(tǒng)測角通道,基于驗后置信度殘差檢測的平方根容積卡爾曼濾波(SRCKF)設計了雙通道子濾波器,并對子濾波器估計結(jié)果進行聯(lián)邦結(jié)構(gòu)融合得到最終估計結(jié)果.通過OpenGL仿真目標圖像和真實水面目標視頻的測量結(jié)果證明了機器視覺測距的有效性,且在不完全量測下,該跟蹤算法比傳統(tǒng)基于質(zhì)點的被動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】： 南京理工大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273076)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1958483