基于预处理的目标轨迹估计方法

摘要

本发明提供一种基于预处理的目标轨迹估计方法，本发明首先对图像数据进行预处理，筛选有效数据，然后根据目标运动特征沿着预定轨迹对目标进行跟踪和累加，然后设定门限进行检测判决，最终获得目标信息并去除虚假目标。本发明提供的方法，通过对目标进行预处理，降低运算量，提高了运算速度，使得应用更广泛。

主权项

一种基于预加权的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：预处理：设置预处理门限，并判断第1帧图像的像素点数据是否超过所述预处理门限，若超过预处理门限，则保留；否则删除；并将保留的像素点数据作为预处理后的第1帧图像的像素点；步骤2：初始化：对预处理后的第1帧图像的每一个像素点x₁有$\left\{\begin{array}{c}I\left(x_1\right)=z\left(x_1\right)\\ {\Psi }_{x_1}\left(1\right)=0\end{array}\right.,$其中，I(·)为代价函数，I(x₁)的初始值为像素点x₁的测量值z(x₁)；Ψ是轨迹回溯函数；步骤3：递归积累：步骤3.1：对第2帧图像内每一个像素点，在预处理后的第1帧图像内的对应像素点处搜索窗内最大值点，按$\left\{\begin{array}{c}I\left(x_2\right)=\underset{{\tilde{x}}_1}{\max }\left[I\left({\tilde{x}}_1\right)\right]+z\left(x_2\right)\\ {\Psi }_{x_2}\left(2\right)=\arg \underset{{\tilde{x}}_1}{\max }\left[S\left({\tilde{x}}_1\right)\right]\end{array}\right.$进行累加至所述对应像素点位置并记录累加方向；其中x₂为第2帧的像素点，其中为x₂回溯映射的最有可能的前一状态；S(·)为窗函数；步骤3.2：对第k帧(k＞2)内每一像素点x_k计算，$\left\{\begin{array}{c}I\left(x_k\right)=\underset{x_{k-1}}{\max }\left[\omega \left(\theta \right)I\left(x_{k-1}\right)\right]+z\left(x_k\right)\\ {\Psi }_{x_k}\left(k\right)=\arg \max \left[\omega \left(\theta \right)I\left(x_{k-1}\right)\right]\end{array}\right.$其中θ为k‑2帧和k‑1帧的目标运动方向夹角，取值范围是(‑180°，180°]，ω(θ)为加权函数，由目标运动决定；在累加过程中，如果有目标的先验速度和加速度信息，则预测目标的运动位置范围，然后令ω(θ)取不同值进行加权累加；步骤4：门限检测：设置门限V_T，对于K帧信号积累后的代价函数I(x_K)，如果I(x_K)＞V_T，则判断目标存在，否则判断目标不存在；步骤5：轨迹回溯：对所有的对k＝K‑1，K‑2，...，1，进行目标轨迹回溯得到相应的目标轨迹的估计值${\hat{X}}_K=\{{\hat{x}}_1,...,{\hat{x}}_K\}.$