李少军
- 作品数：5 被引量：71H指数：3
- 供职机构：宇航智能控制技术国家级重点实验室更多>>
- 发文基金：国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信更多>>
- 采用粒子滤波的先跟踪后检测算法被引量：15
- 2009年
- 先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题。与传统的先检测后跟踪方法相比,它的优点在于可完整传感器数据,随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能,特别是检测与跟踪弱小目标。同时与传统的跟踪算法相比,先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多,适合于跟踪低信噪比的弱小目标。探讨了先跟踪后检测问题的两个方面:滤波和检测。为了检测目标的出现与消失,在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在。对于非线性、非高斯的跟踪问题,使用粒子滤波器跟踪弱小目标,基于粒子滤波器的权值实现最优检测器。给出粒子滤波器的TBD算法的理论推导以及数值计算过程。仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测与跟踪低信噪比的目标。
- 李少军朱振福
- 关键词：粒子滤波器
- 采用混合t分布粒子滤波器的视觉跟踪(英文)被引量：3
- 2011年
- 由于目标数量的变化,观测数据的岐义性和目标间的遮挡,多目标视觉跟踪问题面临多种困难。基于目标分布的有限t分布混合模型提出了一种混合t分布粒子滤波器以实现多目标跟踪。在算法中,每个被跟踪目标指派一个独立的粒子滤波器,显式处理当新目标出现在场景中时对应粒子滤波器的初始化,当被跟踪目标消失时,对应粒子滤波器的删除。混合t分布粒子滤波器算法不仅能够跟踪多种类型的多目标,还能够持续跟踪遮挡消除之后的多目标。为了展现混合t分布粒子滤波器的跟踪性能,完成了基于颜色分布的跟踪多种不同颜色和相同颜色的多目标实验,对比了混合t分布粒子滤波器,混合粒子滤波器以及Boosted粒子滤波器的跟踪性能。实验结果表明:文中算法不仅能够跟踪数量可变的多目标,进行实时计算,而且具有更好的鲁棒性。
- 李少军朱振福
- 基于混合粒子滤波的多目标跟踪被引量：1
- 2009年
- 针对可变数量的多个红外弱小目标的检测与跟踪问题,提出了基于混合概率密度模型的多目标先跟踪后检测方法,开发了一种t分布混合粒子滤波器。在混合粒子滤波器中,利用每个分量粒子滤波器的输出信息,根据序列似然比假设检验,检测每个被跟踪目标的存在性。通过估计目标在离散占据网格上的出现概率,检测新目标的出现。混合粒子滤波器使用单独的粒子滤波器独立估计每个被跟踪目标的状态,避免算法的计算量随着目标数量增加呈指数增长的问题。仿真实验证明混合粒子滤波器能够跟踪目标数量可变的弱小目标,能够同时检测目标的消失和出现。
- 李少军朱振福
- 基于区域协方差矩阵的末制导目标跟踪被引量：3
- 2010年
- 针对红外成像末制导阶段目标尺寸和姿态迅速变化的问题,提出了一种基于目标区域协方差矩阵的粒子滤波器目标跟踪方法。为了在红外成像末制导阶段精确跟踪目标以及抑制逐渐显现的图像细节,本方法以目标位置和大小作为目标状态,通过粒子滤波器跟踪在实时帧图像中的目标,并在图像金字塔上迭代定位目标以提高跟踪精度。为了适应目标大小的变化,通过实时更新目标模板(区域协方差矩阵)以调整跟踪窗的大小。选择多种目标特征构造区域协方差矩阵,作为目标描述符来匹配、定位目标。仿真结果表明,该方法不仅能适应末制导阶段目标尺寸的急剧变化,而且对红外成像末制导阶段目标能实现精确跟踪,表现了很好的鲁棒性。
- 李少军李立仁刘忠领朱振福
- 关键词：粒子滤波器
- 智能视频监控技术综述被引量：49
- 2009年
- 评述了目前视频监控系统及其视频监控技术的发展现状,分析了传统视频监控系统存在的问题,指出了未来视频监控系统的发展趋势。重点分析了视频监控系统中的智能视频监控技术,阐述主要研究内容以及所要解决的关键问题,提出了对应的解决算法。通过智能视频分析技术,将被动监视变为主动监视,将监控系统的事后分析变成事中分析和事前预警,将操作人员从繁重的监控工作中解脱出来,提高操作人员的辨别视频效率,将一般监控系统的事后分析变成事中分析和预警,提高视频监控系统的智能化水平。
- 李立仁李少军刘忠领
- 关键词：视频监控系统智能视频监控技术
