基于卡爾曼預(yù)測(cè)和濾波的視頻目標(biāo)跟蹤

圖像處理與模式識(shí)別《基于卡爾曼預(yù)測(cè)和濾波的視頻目標(biāo)跟蹤》報(bào)告人：****本文結(jié)合目標(biāo)跟蹤時(shí)的卡爾曼濾波算法，在每次完成目標(biāo)狀態(tài)的濾波估計(jì)后，進(jìn)行卡爾曼一步預(yù)測(cè)，確定目標(biāo)下一時(shí)刻可能的范圍，避免下一時(shí)刻確定量測(cè)信息時(shí)對(duì)整幅圖像的搜索，極大地減小計(jì)算量，提高目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性和精度。最后計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文中所提方法的有效性。一、引言隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)信息化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，以及偵查設(shè)備的發(fā)展，基于紅外和可見光的視頻目標(biāo)跟蹤得到了極大地關(guān)注和廣泛的研究，在民用領(lǐng)域也有著廣闊的應(yīng)用前景，得到了國內(nèi)外研究者的高度重視?？柭鼮V波算法因?yàn)槟軌蜻f推完成目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)，因此成為視頻目標(biāo)跟蹤的首選算法。二、Kalman濾波傳統(tǒng)KF背景和推導(dǎo)EKF推導(dǎo)傳統(tǒng)KF背景和推導(dǎo)whatiskalmanfilter?卡爾曼濾波的一個(gè)典型實(shí)例是從一組有限的，包含噪聲的，對(duì)物體位置的觀察序列（可能有偏差）預(yù)測(cè)出物體的位置的坐標(biāo)及速度。在很多工程應(yīng)用(如雷達(dá)、計(jì)算機(jī)視覺)中都可以找到它的身影。同時(shí)，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個(gè)重要課題。傳統(tǒng)KF背景和推導(dǎo)whatiskalmanfilter?例如,對(duì)于雷達(dá)來說，人們感興趣的是其能夠跟蹤目標(biāo)。但目標(biāo)的位置、速度、加速度的測(cè)量值往往在任何時(shí)候都有噪聲。卡爾曼濾波利用目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息，設(shè)法去掉噪聲的影響，得到一個(gè)關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計(jì)。這個(gè)估計(jì)可以是對(duì)當(dāng)前目標(biāo)位置的估計(jì)(濾波)，也可以是對(duì)于將來位置的估計(jì)(預(yù)測(cè))，也可以是對(duì)過去位置的估計(jì)(插值或平滑)。根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KF根據(jù)貝葉斯理論推導(dǎo)KFEKF推導(dǎo)howtomakeithappen?EKF推導(dǎo)EKF推導(dǎo)EKF推導(dǎo)EKF推導(dǎo)三、視頻目標(biāo)搜索問題HIRBOShuttleSCEADUEvo-lution50型無人機(jī)自帶的單目攝像機(jī)采集的視頻圖像序列,該圖像序列為一個(gè)從空中落下的籃球，碰到地面后反彈，再落下，直到靜止，采樣周期T=1s，圖像分辨率為320×240。該系統(tǒng)模型可以表示為:該模型以目標(biāo)在視頻圖像中的x、y軸向的位置和速度為狀態(tài)變量，以圖像中的位置為觀測(cè)值，進(jìn)行目標(biāo)信息的準(zhǔn)確估計(jì)。四、基于一步Kalman預(yù)測(cè)的目標(biāo)搜索范圍確定以預(yù)測(cè)值為圓心，以目標(biāo)的半徑加時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)的預(yù)計(jì)運(yùn)動(dòng)距離為半徑，確定目標(biāo)搜索范圍。即根據(jù)Kalman一步預(yù)測(cè)方程有:則下一時(shí)刻目標(biāo)搜索區(qū)域的中心為:當(dāng)這個(gè)范圍內(nèi)沒有找到目標(biāo)時(shí)，可以將搜索半徑擴(kuò)大一倍繼續(xù)搜索，這樣就不用遍歷整幅圖像，極大地增加了目標(biāo)搜索的效率。圖中最中間圓點(diǎn)為目標(biāo)中心的真實(shí)位置，中間圓圈為普通Kalman濾波跟蹤結(jié)果，最外面圓圈為根據(jù)一步Kalman預(yù)測(cè)算法確定的目標(biāo)搜索范圍。從圖可以看出，本文所采用的一步Kalman預(yù)測(cè)確定的目標(biāo)范圍，確實(shí)能夠包含目標(biāo)，而且極大地縮小了目標(biāo)搜索的范圍。五、結(jié)論本文應(yīng)用一步Kalman預(yù)測(cè)確定視頻圖像中目標(biāo)的搜索范圍，避免對(duì)全幀圖像的遍歷搜索，可以極大地減小目標(biāo)搜索過程中的計(jì)算量，在此基礎(chǔ)上得到目標(biāo)的觀測(cè)信息，再應(yīng)用Kalman濾波完成目標(biāo)跟蹤的任