弱目标箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法

TP391.4; 针对红外弱目标跟踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪(Box Particle Labeled Muhi-Bernoulli Detection And Tracking,BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter,Box-LMB)器对目标进行跟踪.仿真结果表明,所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 38; no. 2; pp. 234 - 253
Main Authors 蔡如华, 杨标, 吴孙勇, 李瞳, 孙希延
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林,541004%桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004 01.04.2019
广西密码学与信息安全重点实验室,广西桂林541004%广西精密导航技术与应用重点实验室,广西桂林,541004
Subjects
箱粒子滤波
均值滤波
多目标跟踪
红外图像量测
标签多伯努利滤波
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2019.02.018

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Summary:TP391.4; 针对红外弱目标跟踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪(Box Particle Labeled Muhi-Bernoulli Detection And Tracking,BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter,Box-LMB)器对目标进行跟踪.仿真结果表明,所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟踪,且在相同条件下,相较于区间量测下的LMB粒子滤波,达到相同的跟踪性能时BOX-LMB滤波运算效率提升了22.59％.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2019.02.018