海天背景下海天線檢測及艦船目標跟蹤研究.pdf

1、在現代海洋信息系統(tǒng)中，對海天背景中艦船目標進行有效測量和跟蹤，已成為各國海洋發(fā)展的重要課題，跟蹤研究也成為了發(fā)展海洋信息技術的迫切需要，其跟蹤效果會直接影響海面目標的探測和跟蹤能力。
　　 本文主要研究海天背景下海天線檢測和艦船目標跟蹤問題，文章通過一種聯合加權的形式對海天線結果進行置信度判斷，有效地降低了誤檢率。跟蹤方面則使用梯度方向直方圖作為目標特征以適應目標尺度變化和遮擋。另外引入一種聯合檢測、學習、跟蹤的聯合方案，適應艦

2、船目標可能發(fā)生的姿態(tài)變化和丟失問題。具體工作如下:
　　 1)對三種不同的經典海天線檢測方法進行分析和試驗，討論其各自適用范圍和準確率，針對海天線檢測誤檢率高的問題，引入海天線檢測結果置信度分析，實驗表明置信度的引入可以降低海天線誤檢率，提高了海天線檢測結果的準確度。
　　 2)分析傳統(tǒng)的meanshift跟蹤算法，使用對光照條件和旋轉縮放不敏感的邊緣梯度方向直方圖作為目標模型的特征，針對該算法具有不能更新模板和對遮擋處

3、理不佳的缺點，采用融合kalman濾波預測方案，實驗結果表明該算法具有良好的遮擋和更新處理。
　　 3)針對長時間跟蹤可能出現的幀丟失或者目標丟失問題，采用聯合檢測-學習-跟蹤的TLD算法，其中檢測算法通過訓練一種在線可更新的隨機蕨分類器對目標跟蹤結果進行檢測，使用一種基于時空約束的PN學習策略對分類器進行學習和更新，最后融合跟蹤得到的結果對目標進行判別和確定（其中隨機蕨分類器通過對目標樣本的不斷學習優(yōu)化分類器性能，PN學習的約