检索结果-南通市图书馆

农业工程学报 2022年第17期38卷 186-195页

作者：涂淑琴黄磊梁云黄正鑫李承桀刘晓龙华南农业大学数学与信息学院广州510642

为实现群养生猪在不同场景下(白天与黑夜,猪只稀疏与稠密)的猪只个体准确检测与实时跟踪,该研究提出一种联合检测与跟踪(Joint Detection and Embedding,JDE)模型。首先利用特征提取模块对输入视频序列提取不同尺度的图像特征,产生3个... 详细信息

为实现群养生猪在不同场景下(白天与黑夜,猪只稀疏与稠密)的猪只个体准确检测与实时跟踪,该研究提出一种联合检测与跟踪(Joint Detection and Embedding,JDE)模型。首先利用特征提取模块对输入视频序列提取不同尺度的图像特征,产生3个预测头,预测头通过多任务协同学习输出3个分支,分别为分类信息、边界框回归信息和外观信息。3种信息在数据关联模块进行处理,其中分类信息和边界框回归信息输出检测框的位置,结合外观信息,通过包含卡尔曼滤波和匈牙利算法的数据关联算法输出视频序列。试验结果表明,本文JDE模型在公开数据集和自建数据集的总体检测平均精度均值(mean Average Precision,m AP)为92.9%,多目标跟踪精度(Multiple Object Tracking Accuracy,MOTA)为83.9%,IDF1得分为79.6%,每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)为73.9帧/s。在公开数据集中,对比目标检测和跟踪模块分离(Separate Detection and Embedding,SDE)模型,本文JDE模型在MOTA提升0.5个百分点的基础上,FPS提升340%,解决了采用SDE模型多目标跟踪实时性不足问题。对比TransTrack模型,本文JDE模型的MOTA和IDF1分别提升10.4个百分点和6.6个百分点,FPS提升324%。实现养殖环境下的群养生猪多目标实时跟踪,可为大规模生猪养殖的精准管理提供技术支持。

关键词：目标检测目标跟踪联合检测与跟踪数据关联群养生猪

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宽带雷达扩展目标检测前跟踪技术研究

宽带雷达扩展目标检测前跟踪技术研究

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作者：余若峰国防科技大学

学位级别：硕士

目标检测与跟踪是现代军事和民用感知信息系统的关键功能,其基本任务是利用传感器获取的含噪数据,实现对感知场景内目标数目及其对应状态的估计。经典感知信息处理的思路是将两者分开处理,先利用恒虚警检测器实现目标检测,然后将检测结... 详细信息

目标检测与跟踪是现代军事和民用感知信息系统的关键功能,其基本任务是利用传感器获取的含噪数据,实现对感知场景内目标数目及其对应状态的估计。经典感知信息处理的思路是将两者分开处理,先利用恒虚警检测器实现目标检测,然后将检测结果输入跟踪滤波器实现目标状态估计。为克服在低信噪比条件下弱目标漏检的问题,检测前跟踪方法直接利用传感器的图像观测数据,以非相参的方式积累潜在目标航迹上的能量,可较好地实现弱目标的检测与跟踪。当前,大多数检测前跟踪滤波器都采用点目标假设,而现实中传感器的分辨率与日俱增,单个目标往往占据多个分辨单元。鉴于此,本课题以宽带雷达目标探测与跟踪为应用背景,在现实情况中难以获得扩展目标幅度先验信息的条件下,重点解决单扩展目标和时变数目多扩展目标的检测与跟踪问题。课题利用有限集统计学理论在时变数目多目标滤波建模方面的优势,构建单个或多个扩展目标运动学模型;以潜在航迹上的扩展目标测量积累数据为基础,完成扩展目标未知幅度先验信息的估计;两者通过递归贝叶斯滤波工具,最终实现单个或多个扩展目标的联合检测与跟踪。第三章首先在点目标假设条件下,针对目标幅度扩散先验信息未知的问题,建立了一种新的单目标伯努利检测前跟踪滤波器。该滤波器利用目标潜在航迹上的多帧雷达视频观测数据,递归估计目标平均回波强度,并应用于滤波器的递归更新步骤实现弱目标的检测和跟踪。实验结果表明所提方法可以较好地实现该场景条件下的检测跟踪,并渐进收敛于先验信息已知时的最优滤波器。在单个扩展目标假设条件下,针对扩展目标占据分辨单元数目和幅度分布信息未知的问题,建立了一种单扩展目标伯努利检测前跟踪滤波器,基于扩展目标潜在航迹上积累的多帧雷达视频观测数据可能存在外来噪声样本的问题,引入主成分分析工具实现对扩展目标幅度分布信息的鲁棒估计,克服了已有方法在Swerling 1型目标上存在的发散问题,实验结果表明可以有效实现未知扩展目标长度和幅度分布信息条件下的弱目标检测与跟踪,且渐进收敛于先验信息已知时的最优滤波器。论文第四章进一步将第三章中未知幅度先验信息的单扩展目标检测前跟踪思路扩展到时变数目多目标场景。利用有限集统计学理论的优势,建立时变数目多目标的多伯努利运动模型,通过潜在航迹上的扩展目标观测数据实现未知幅度先验信息的估计,用于扩展目标观测似然函数计算,最终实现多个扩展目标的联合检测与跟踪。实验结果表明,该滤波器可以较好地实现未知幅度先验信息的多扩展目标联合检测与跟踪。

关键词：检测前跟踪未知目标幅度联合检测与跟踪伯努利随机有限集

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辐射源目标的直接定位与跟踪技术研究

辐射源目标的直接定位与跟踪技术研究

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作者：陈彧电子科技大学

学位级别：硕士

针对辐射源目标的定位与跟踪技术是电子侦察系统的重要组成部分。传统的辐射源目标定位与跟踪技术采用两步法,首先利用多站截获信号进行时差、频差、方向等定位参数的估计,然后在此基础上进一步进行辐射源目标的定位与跟踪解算。传统方... 详细信息

针对辐射源目标的定位与跟踪技术是电子侦察系统的重要组成部分。传统的辐射源目标定位与跟踪技术采用两步法,首先利用多站截获信号进行时差、频差、方向等定位参数的估计,然后在此基础上进一步进行辐射源目标的定位与跟踪解算。传统方法由于参数误差积累问题,在低信噪比条件下性能较差。辐射源目标的直接定位与跟踪技术直接利用截获信号数据本身,通过极大似然与贝叶斯理论分析直接获取辐射源目标的空间信息,相对传统两步法在低信噪比条件下具有更优性能,在相关领域内受到了广泛关注。本文针对辐射源目标的直接定位与跟踪技术进行了研究,主要内容如下:1.介绍了传统的基于到达角和时频差信息的两步定位方法。对于随机有限集和贝叶斯滤波进行了介绍,并介绍了三种常见的基于贝叶斯原理的滤波器和其预测更新公式。2.针对传统的两步定位法在低信噪比下性能下降问题,研究了基于无源体制的直接定位技术。首先研究了基于时频差的辐射源直接定位技术,利用极大似然原理,实现了对辐射源状态的直接估计,并推导了该场景下的克拉梅罗界(Cramér–Rao Bound,CRB)。以此为基础,针对直接扩频序列辐射源目标,研究了一种基于扩频码序列估计的直接定位算法,在信号盲解扩基础上实现对辐射源的直接定位,通过仿真实验验证了其低信噪比环境下的性能。3.针对运动单辐射源状态估计问题,利用贝叶斯滤波原理,研究了一种基于时频差的粒子滤波直接跟踪算法。通过构建模糊函数作为似然,并对其进行概率建模,实现对运动辐射源的状态估计。为解决低信噪比下检测错误问题,引入随机有限集思想,研究了一种基于多阵列的联合检测与直接跟踪算法。对信号的采样协方差进行概率建模,利用辐射源的到达角信息,采用伯努利滤波器实现辐射源状态的估计。仿真实验表明其在低信噪比环境下具有优良的检测与估计性能。4.针对运动多辐射源状态估计问题,基于多辐射源产生的叠加量测模型,研究了一种基于多阵列的多辐射源联合检测与直接跟踪技术。采用多辐射源的到达角信息,利用Wishart和逆Wishart分布,针对采样协方差进行概率建模,然后使用势概率假设密度滤波器,结合辅助粒子滤波算法,实现对多辐射源状态的估计。仿真实验表明其在低信噪比环境下具有优良的检测与估计性能。

关键词：随机有限集贝叶斯滤波直接定位直接跟踪联合检测与跟踪

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