[发明专利]一种红外抗干扰跟踪方法在审
申请号: | 202010498900.9 | 申请日: | 2020-06-04 |
公开(公告)号: | CN111652150A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 崔洪 | 申请(专利权)人: | 北京环境特性研究所 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/20;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/246 |
代理公司: | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人: | 张莉瑜 |
地址: | 100854*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 红外 抗干扰 跟踪 方法 | ||
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={Xi},所述目标总集χ中的元素Xi表示第i个目标,Xi=(xi,yi,areai,grayi,wi,hi,ti),其中,(xi,yi)是目标的位置,areai是目标的面积,grayi是目标的灰度均值,wi、hi分别是目标的长度、宽度,ti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Tk,所有的独立的轨迹合在一起形成数据关联结果Τ={Tk},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(Tk)表示第k个目标轨迹的独立概率,P(χ|Tk)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:
ζk为目标总集χ在给定轨迹结果Tk的条件下的检测概率,1-ζk为误检概率。
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