基于模板修正和自适应Kalman预测的刚性目标跟踪

• 作者: 刘静 王军宁 范乐伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 目标跟踪 区域增长 噪声自适应 Kalman预测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 智能交通
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2008.03.054

摘要

目前在远景刚性目标的跟踪中,由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点,当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标,从而使目标的预测和相关搜索产生误差累积;另外,Kalman预测常因过程噪声与模型不匹配使其对机动目标跟踪适应性差.对上述问题进行研究提出了一种基于区域增长的模板修正方法,并对Kalman预测中过程噪声自适应的方法进行了仿真.结果表明,这种新的模板修正方法具有良好的尺寸及位置自适应能力和抗背景噪声能力,而且过程噪声的自适应也有效提高了Kalman预测的准确度,对目标跟踪具有指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘静	西安电子科技大学通信工程学院	45	707	16.0	26.0
2	王军宁	西安电子科技大学通信工程学院	20	427	8.0	20.0
3	范乐伟	西安电子科技大学通信工程学院	1	7	1.0	1.0