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一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法

杨擎宇 王永让 李昊 唐善军 李芳 张国华

杨擎宇, 王永让, 李昊, 唐善军, 李芳, 张国华. 一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法[J]. 红外技术, 2022, 44(11): 1176-1185.
引用本文: 杨擎宇, 王永让, 李昊, 唐善军, 李芳, 张国华. 一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法[J]. 红外技术, 2022, 44(11): 1176-1185.
YANG Qingyu, WANG Yongrang, LI Hao, TANG Shanjun, LI Fang, ZHANG Guohua. Adaptive Detection and Tracking Algorithm for Infrared Target Size Variation[J]. Infrared Technology , 2022, 44(11): 1176-1185.
Citation: YANG Qingyu, WANG Yongrang, LI Hao, TANG Shanjun, LI Fang, ZHANG Guohua. Adaptive Detection and Tracking Algorithm for Infrared Target Size Variation[J]. Infrared Technology , 2022, 44(11): 1176-1185.

一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法

详细信息
    作者简介:

    杨擎宇(1996-),男,工程师,研究方向:探测制导及控制。E-mail: qing_yu_yang@126.com

  • 中图分类号: TN976

Adaptive Detection and Tracking Algorithm for Infrared Target Size Variation

  • 摘要: 在实际场景中随着红外探测距离的缩小,红外弱小目标的尺寸等会动态增长,常用的红外弱小目标检测跟踪算法便无法继续稳定检测与跟踪。为解决上述问题,本文提出了一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪方法,借助低阈值信噪比实现弱小目标的初筛,并通过自适应尺寸分割避免大目标漏检误检,构建备选目标库,最后配合使用卡尔曼算法模型预测运动轨迹,完成小范围波门检测,实现目标跟踪。与传统DBT(Detection Before Track)跟踪检测算法相比,本文算法可同时兼顾弱小目标和大尺寸目标的检测跟踪,在所选目标尺寸动态增长的场景中,本文算法的检测跟踪率提升了约10%。
  • 图  1  本文算法流程

    Figure  1.  Our algorithm flow chart

    图  2  原始信噪比(上)与分割后的疑似目标(下)

    Figure  2.  Original SNR(upper) suspected target after segmentation(down)

    图  3  降采样

    Figure  3.  Down sampling

    图  4  海面俯视背景下红外图像(上)疑似目标及提取窗口(下)

    Figure  4.  Infrared Image in the Sea Surface Top View Background (upper) Suspected target and extraction window (down)

    图  5  卡尔曼轨迹预测

    Figure  5.  Kalman trajectory prediction

    图  6  本文检测结果及目标特性提取

    (蓝色为1号轨迹链,红色为2号轨迹链,绿色为3号轨迹链)

    Figure  6.  Detection results and target characteristics extraction in this paper

    (blue is No. 1 track chain, red is No. 2 track chain, and green is No. 3 track chain)

    图  8  复杂多云背景检测跟踪

    Figure  8.  Detection and tracking of complex and cloudy background

    图  9  海面俯视背景检测跟踪

    Figure  9.  Top view of sea surface background detection and tracking

    图  10  海天线背景检测跟踪

    Figure  10.  Detection and tracking under sea antenna background

    表  1  不同距离成像像素

    Table  1.   Imaging pixels at different distances

    Distance/km Imaging pixel dimensions Pixel growth
    5 1.76×1.76 -
    4.5 1.94×1.94 0.18
    4 2.22×2.22 0.28
    3.5 2.51×2.51 0.29
    3 2.93×2.93 0.42
    2.5 3.52×3.52 0.59
    2 4.4×4.4 0.88
    1.5 5.9×5.9 1.5
    1 8.8×8.8 2.1
    0.5 17.5×17.5 8.7
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    表  2  不同尺寸定义下对应检测波门的实验结果

    Table  2.   Experimental results of corresponding detection gates under different size definitions

    Gate size/1 Complex and cloudy background Top view background of sea surface Sea antenna background
    Detection tracking rate/% Undetected rate/% False alarm rate/% Frame rate/Hz Detection tracking rate/% Undetected rate/% False alarm rate/% Frame rate/Hz Detection tracking rate/% Undetected rate/% False alarm rate/% Frame rate/Hz
    3×3 98 2 7.4 55 90 10 7 51 91.8 8.2 5 56
    5×5 98.5 1.5 7 50 94.1 5.9 2 48 93.5 6.5 3 52
    8×8 98 2 6 44 95 5 5 43 92 8 3.2 46
    12×12 94.4 5.6 15 31 91.2 8.8 12 29 88.6 11.4 4 31
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    表  3  不同背景红外数据集下算法表现

    Table  3.   Algorithm performance under different background infrared data sets

    Infrared image Low SNR target detection algorithm Our algorithm
    Detection tracking rate/% Undetected rate/% False alarm rate/% Frame rate/Hz Detection tracking rate/% Undetected rate/% False alarm rate/% Frame rate/Hz
    Complex and cloudy background 98 2 8 45 98.5 1.5 7 50
    Top view background of sea surface 85.8 14.2 3 42 94.1 5.9 2 48
    Seaantenna background 82.9 17.1 5 46 93.5 6.5 3 52
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-07-03
  • 修回日期:  2022-08-10
  • 刊出日期:  2022-11-20

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