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[IEEE 2018 OCEANS - MTS/IEEE神户Techno-Ocean（OTO）会议 - 日本神户（2018年5月28日-2018年5月31日）] 2018 OCEANS - MTS/IEEE神户Techno-Ocean（OTO）会议 - 基于单目视觉的遥控潜水器目标跟踪系统
摘要： 本文提出一种基于单目视觉传感器的鲁棒目标跟踪系统，用于提升遥控潜水器（ROV）的智能自主作业能力。该系统包含目标跟踪与距离测量两大模块：采用连续自适应均值漂移（Camshift）算法对运动目标进行持续视觉锁定，获取目标区域及质心位置；基于最大衰减识别（MAI）算法重建图像以测算目标与ROV间距。通过融合目标质心坐标与距离数据协同控制ROV运动。实验验证表明该水下目标跟踪系统具有良好实效性。
关键词： Camshift（连续自适应均值漂移）、ROV（?？厍彼鳎AI（多目标跟踪指标）、目标跟踪、距离测量
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE 2018年第14届神经网络与应用研讨会(NEUREL) - 塞尔维亚贝尔格莱德 (2018.11.20-2018.11.21)] 2018年第14届神经网络与应用研讨会(NEUREL) - 热成像跟踪中相关滤波器的深度特征
摘要： 使用热红外相机进行目标跟踪具有区别于常见视觉跟踪的特定特性与挑战。近期，基于深度特征的相关滤波器（CF）已成功应用于某些视觉跟踪场景。本文证明这些方法的成功本质上取决于深度特征的获取方式——基于CF与深度特征的跟踪器采用原本为物体分类问题预训练的网络，因此所获特征对因相机类型变化导致的物体外观改变不具备不变性。研究表明：针对视觉物体分类问题预训练的卷积架构所获取深度特征，在应用于热成像跟踪时，基于该特征的CF跟踪器表现相对较差。具体而言，我们在多个选定热视频数据集上测试核相关滤波器（KCF）的性能，结果表明使用简单特征表示（HOG特征）的跟踪效果优于采用预训练深度特征的情况。该结果提示需要开发改进的深度特征架构与训练方法，以获得更具鲁棒性的CF跟踪器。
关键词： 目标跟踪、深度特征、相关滤波器、热成像
更新于2025-09-23 15:22:29
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通过融合蜂窝信号多普勒差分与多光谱视频跟踪器实现目标定位与追踪
摘要： 我们提出了一种算法，用于融合射频传感器阵列检测到的蜂窝信号辐射数据与多光谱视频跟踪器的输出，从而对携带特定手机的移动目标进行定位和追踪。射频传感器测量运动中蜂窝信号产生的多普勒频移，并计算所有传感器对之间的多普勒差分值。多光谱视频跟踪器采用高斯混合模型检测前景目标，并通过SIFT特征实现视频序列中的目标追踪。该算法通过将射频传感器的多普勒差分值与多光谱跟踪器输出计算的理论多普勒差分值相关联来实现数据融合，通过计算绝对差值和均方根差值来关联两个传感器系统的多普勒差分值。我们在包含多个移动车辆的城市场景合成数据集上评估了算法性能，结果表明：当测量不确定性较低且存在有利运动模式时，该融合算法能正确关联蜂窝信号与对应的视频目标；对于几乎所有目标，该算法都能以高置信度从最可能的背景目标中，将信号与正确的多光谱目标相关联。
关键词： 本地化、目标跟踪、识别、传感器融合
更新于2025-09-23 15:21:01
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[2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 中国重庆(2018.6.27-2018.6.29)] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 一种结合结构化SVM与相关滤波器的目标跟踪方法
摘要： 结构化支持向量机（SVM）跟踪器与相关滤波跟踪器在近年的目标跟踪基准测试中展现出卓越性能。然而结构化SVM跟踪器天然存在样本不足和速度偏低的问题，而相关滤波跟踪器则需要耗时的自适应过程来缓解边界效应。为此，我们通过串联高速SSVM方法（DSLT）与多特征CF方法（STAPLE）设计出联合跟踪器以实现优势互补。实验表明，相比单一跟踪器，该方案能在几乎不牺牲速度的前提下显著提升跟踪精度与鲁棒性。
关键词： 相关滤波器、目标跟踪、结构化支持向量机
更新于2025-09-23 15:21:01
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[IEEE 2019传感器数据融合：趋势、解决方案、应用会议（SDF）- 德国波恩（2019.10.15-2019.10.17）] 2019传感器数据融合：趋势、解决方案、应用（SDF）- 基于激光测量的扩展目标跟踪空间椭圆模型
摘要： 本文提出了一种利用激光雷达（LiDAR）测量数据跟踪扩展目标的方法，其中测量源分布在目标轮廓上。采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）同步估计目标的运动状态和形状。目标形状由椭圆表示，测量源均匀分布在椭圆轮廓上。通过高斯混合模型近似测量似然函数，EKF更新过程中运用矩匹配技术来近似混合密度。利用Ibeo激光雷达仿真器数据评估了该方法在跟踪矩形目标时的性能。
关键词： 扩展目标、矩匹配、目标跟踪、卡尔曼滤波器、激光雷达、高斯混合
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于SJPDAF滤波激光扫描点云的3D激光测距仪人体目标跟踪
摘要： 针对移动机器人已开展多项研究，这使得目标跟踪成为移动机器人领域的主流方向之一。目标跟踪包含目标识别与数据关联两个过程：目标识别是通过分析目标数据提取特征数据，传感器原始数据经处理后形成目标数据，这是目标识别的首要步骤；数据关联则通过持续比对不同时刻的当前与历史目标数据来实现目标追踪。本文重点研究如何通过激光传感器数据滤波提升目标识别性能，其核心思想是从三维数据中提取包含髋部特征的数据，该处理过程能提供更清晰的人体区分标准。人员跟踪算法基于SJPDAF方法处理遮挡情况。实验结果表明，新提出的跟踪方法在实际环境中具有强鲁棒性。
关键词： 基于样本的联合概率数据关联滤波器（SJPDAF）、目标跟踪、激光测距仪、移动机器人
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于空间的焦平面模糊测量弹道目标成员跟踪
摘要： 针对基于空间的弹道目标无源探测与跟踪，提出了一种基于焦平面模糊测量模型的多目标多伯努利（MeMber）滤波算法。分析了空间无源探测的测量误差来源，发现焦平面目标跟踪是分布式数据处理架构下空间目标跟踪的基础，且焦平面测量的主要误差为像素分辨率?；谏鲜龇治?，建立了焦平面模糊测量模型以替代传统测量模型，并设计了广义似然函数。最终基于模糊测量和广义似然函数对MeMber滤波器进行改进。仿真实验分别对比了基于模糊测量与传统测量的MeMber滤波器跟踪效果，基于模糊测量的滤波器取得了更优结果，表明模糊测量更贴近实际且具有更高应用价值。
关键词： 基于空间的、模糊的测量、成员过滤器、目标跟踪、焦平面
更新于2025-09-10 09:29:36
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基于星载被动图像的非合作空间目标捕获窗口估计
摘要： 本文提出了一种针对非合作空间目标捕获任务的新型捕获窗口估计框架。该方案基于以下事实构建：1）仅依赖捕获卫星搭载的单目相机；2）对常驻空间目标（RSO）的先验知识极为有限；3）捕获窗口估计框架与具体捕获模式无关。通过从被动图像中求解允许区域，以概率化方式建立观测目标与捕获器的相对状态模型，进而高效表征目标进入捕获区的概率及概率变化率，最终形成完整的RSO捕获窗口估计体系。蒙特卡洛仿真与实验验证表明，该算法在估计精度和可靠性方面具有显著有效性。
关键词： 捕获窗口，目标跟踪，非合作目标，被动成像
更新于2025-09-10 09:29:36
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[2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 西安（2018.5.25-2018.5.27）] 2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 基于立体视觉的服务机器人仿生协调动作研究
摘要： 受人体仿生立体视觉启发，为满足人类对机器人服务的需求，设计了一款用于家庭日常生活的服务机器人，并将其作为实验载体开展拟人协调性研究。基于Goodman模型方程，利用机器人立体视觉建立目标物体在机器人坐标系中的精确定位，构建了基于三目立体视觉的目标跟踪算法。实现了机器人对运动物体和静止物体的跟踪，并完成了机器人运动与静止目标物体的仿真试验。结果表明，通过非完整约束全向轮式底盘和机器人仿生目标跟踪算法，该机器人能够快速准确地抓取目标。
关键词： 目标跟踪、服务机器人、人体仿生学、立体视觉
更新于2025-09-10 09:29:36
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - Virtualot：一个利用无人机产品、深度学习目标检测与传统目标跟踪技术实现实时坐标变换与遮挡敏感跟踪的框架
摘要： 在这项工作中，我们探索了一系列方法组合，用于分析和研究超局部环境现象。通过开发独特的单像摄影测量应用，我们实现了对航拍影像中停车场透视图进行深度学习目标检测与传统目标跟踪处理结果的实时可视化。此外，我们提出了一种通用算法：通过反演单像摄影测量过程并将其应用于数字高程模型来提取场景理解信息，从而推算出导致目标遮挡的透视图像区域。通过连接现实空间与透视空间，我们能利用双坐标系构建具有弹性的目标跟踪环境——当目标遭遇遮挡时，可据此调整跟踪方法。我们认为，这种创新技术组合为复杂空间域（提供视频素材和无人机产品时）运用GIS实现更智能、更稳健的目标跟踪及精细环境分析开辟了新途径。
关键词： 计算机视觉、单应性、目标跟踪、目标检测、摄影测量学
更新于2025-09-09 09:28:46