针对传统相关滤波目标跟踪算法在目标快速运动、遮挡、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题, 提出了一种自适应上下文感知的相关滤波目标跟踪算法。在相关滤波算法框架的基础上, 重点针对循环移位带来的边界效应与固定学习率进行改进: 首先,在分类器训练阶段提出一种基于响应图极值的自适应采样策略加入上下文信息;然后, 采用了一种分段学习率调整策略使算法更好地适应目标变化;最后,在标准数据集上验证了算法的性能。实验结果表明,提出的算法提高了DCF与SAMF算法的跟踪精度, 不仅在目标快速运动、遮挡、复杂背景等情况下鲁棒性较好, 而且还能作为一种框架集成到大部分相关滤波类算法中。
目标跟踪 相关滤波 上下文感知 分段学习率 自适应 循环移位 target tracking correlation filter context sensing segmented learning rate self-adaption cyclic shift
针对现有高炮**系统校射过程中均由人工直接目测偏差进行校射。所导致的校射精度低、时效性差等问题，采用基于计算机立体视觉技术的双目CCD空间交汇测量技术，通过合理配置两部光学二维坐标传感器同时获取目标和弹丸的空间三维坐标，从而计算出所需的空间三维弹目偏差。采用循环帧差和自适应阈值分割实现运动目标自动识别以及跟踪；采用异面直线定位方式实现目标定位。试验表明，系统在目标跟踪以及射击中能够较好地实现弹目偏差量自动获取过程，具有良好的实时性和稳定性，对提高现有高炮**系统校射精度具有重要的实用价值。
高炮 校射系统 图像处理 交汇测向 多目标跟踪 antiaircraft artillery adjustment system image processing intersection bearing multitarget tracking
