针对利用机载光电平台进行“空对空”目标跟踪时, 跟踪效果受环境影响较大且全遮挡情况下目标容易跟丢的问题, 在传统CamShift算法的基础上, 提出了一种动态的基于多特征融合与相对Kalman模型的目标跟踪与轨迹预测算法。采用融合颜色、纹理、梯度特征的方式构建目标模板, 提高了模型的描述能力; 跟踪过程中引入特征模板动态更新环节, 保证了算法的长期稳定性; 在全遮挡的情况下, 利用背景中心点以及飞行目标与该中心点的差值分别构建Kalman模型, 并采用二次遮挡判断方法, 大大降低了误判和丢帧概率。实验结果表明, 所提算法具有较高的准确性、实时性与稳定性。
目标跟踪 机载光电平台 联合特征 动态更新 遮挡判断 相对Kalman模型 target tracking airborne optoelectronic platform joint feature dynamic update occlusion judgment relative Kalman model
