【摘要】：針對衛(wèi)星視頻條件下的點目標跟蹤問題,提出了一種運動平滑約束的貝葉斯分類目標跟蹤方法(BMoST)。本方法引入樸素貝葉斯分類器的思想,不依賴目標的任何先驗概率,在運動平滑性約束下,利用灰度相似性特征來表達描述目標的似然度,并根據(jù)獨立假設的貝葉斯定理,建立簡化的分類器條件概率修正模型,通過該模型估計目標的后驗概率,從而實現(xiàn)目標跟蹤。同時,采用卡爾曼濾波輔助、優(yōu)化跟蹤處理,提高算法的穩(wěn)健性。試驗數(shù)據(jù)采用SkySat和吉林一號拍攝的視頻各兩段,對6個點目標進行跟蹤試驗。結果表明,本文提出的方法針對衛(wèi)星視頻的點目標跟蹤效果良好,精度達到90%左右,且跟蹤軌跡平滑,滿足衛(wèi)星視頻后續(xù)高級處理和應用需要。
[Abstract]:Aiming at the point target tracking problem under satellite video condition, a Bayesian classification target tracking method (BMoST). With motion smoothing constraints is proposed. In this method, the idea of naive Bayesian classifier is introduced, which does not depend on any prior probability of the target. Under the constraint of motion smoothness, the likelihood degree of the target is expressed by using the gray similarity feature, and the Bayesian theorem of independent hypothesis is used to describe the likelihood degree of the target. A simplified conditional probability correction model of classifier is established, by which the posterior probability of the target is estimated and the target tracking is realized. At the same time, Kalman filter is used to improve the robustness of the algorithm. The test data were used to track 6 point targets using two video segments taken by SkySat and Jilin No.1 respectively. The results show that the method proposed in this paper has a good tracking effect for satellite video with a precision of about 90%, and the tracking track is smooth, which meets the needs of satellite video follow-up advanced processing and application.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院;武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;珠海歐比特控制工程股份有限公司;武漢大學遙感信息工程學院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0500801) 國家自然科學基金(91538106;41501503;41601490;41501383) 湖北省自然科學基金(2015CFB330) 測繪遙感信息工程國家重點實驗室資助項目(15E02) 地理信息工程國家重點實驗室開放基金(SKLGIE2015-Z-3-1) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助(2042016kf0163) 珠海市引進創(chuàng)新團隊項目(ZH0111-0405-160001-P-WC)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2195042