[发明专利]一种红外抗干扰跟踪方法

权利要求书

1.一种红外抗干扰跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)在稳定跟踪过程中进行干扰出现检测，判断是否发生遮挡干扰和可疑目标干扰；

(2)若发生遮挡干扰，则将目标的轨迹信息与状态信息融合形成多变量向量，输入轨迹预测模型，进行目标的轨迹信息以及状态信息预测，找到候选目标及对应的轨迹集；其中，所述轨迹预测模型基于LSTM神经网络构建，采用仿真数据与实际采集的历史数据进行预先训练并保存；

(3)若发生可疑目标干扰，则以最小费用网络流模型为基础构建多目标跟踪模型，通过求解网络流，得到多目标的轨迹信息，并与跟踪得到的目标的轨迹信息进行比较，找到最相似的轨迹，确定候选目标及对应的轨迹集；

(4)判断所述轨迹预测模型和/或多目标跟踪模型得到的候选目标是否与跟踪得到真实目标相匹配，若匹配，则确定找到真实目标并对其进行稳定跟踪。

2.根据权利要求1所述的红外抗干扰跟踪方法，其特征在于：所述步骤(1)中，判断是否发生遮挡干扰和可疑目标干扰时，若检测到图像中目标出现特征突变，则判断为发生遮挡干扰；若检测到图像中存在与真实目标特征相似的相似目标，则判断为发生可疑目标干扰。

3.根据权利要求2所述的红外抗干扰跟踪方法，其特征在于：所述轨迹预测模型包括对应多种不同目标运动的多个LSTM模型，所述步骤(2)中，通过所述轨迹预测模型进行目标的轨迹信息以及状态信息预测时，根据稳定跟踪过程中采集的目标运动信息选择相应的LSTM模型。

4.根据权利要求3所述的红外抗干扰跟踪方法，其特征在于：所述步骤(2)中，目标运动信息包括目标的运动速度、运动方向。

5.根据权利要求4所述的红外抗干扰跟踪方法，其特征在于：所述步骤(3)中，以最小费用网络流模型为基础构建多目标跟踪模型时，将目标的检测概率建模为最小费用网络流中的费用，将独立的目标轨迹建模为最小费用网络流中互相分离的路径，通过求解最小费用网络流，得到多目标的轨迹信息。

6.根据权利要求5所述的红外抗干扰跟踪方法，其特征在于：所述步骤(1)中，检测到图像中存在与真实目标特征相似的相似目标时，将所有相似目标连同真实目标作为可疑目标加入目标总集χ＝{X_i}，所述目标总集χ中的元素X_i表示第i个目标，X_i＝(x_i,y_i,area_i,gray_i,w_i,h_i,t_i)，其中，(x_i,y_i)是目标的位置，area_i是目标的面积，gray_i是目标的灰度均值，w_i、h_i分别是目标的长度、宽度，t_i是目标所处帧处于图像序列中的帧号；

以目标的一个序列表示一个独立的轨迹T_k，所有的独立的轨迹合在一起形成数据关联结果Τ＝{T_k}，Τ的最优估计表示为：

其中，P(T|χ)表示给定目标总集χ的情况下轨迹集的后验概率，P(T_k)表示第k个目标轨迹的独立概率，P(χ|T_k)为似然函数，满足伯努利分布，与数据关联结果Τ互相独立，表达式为：

ζ_k为目标总集χ在给定轨迹结果T_k的条件下的检测概率，1-ζ_k为误检概率。