肖 刚,冶 平,张星辰,刘 骏,2,贡 克

(1.上海交通大学航空航天学院,上海 200240;2.四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000)

目标跟踪是计算机视觉领域重要研究内容之一，在军事领域和民用领域具有广泛的应用基础和前景,例如战场目标检测、跟踪和识别,情境感知,态势评估,机场导航,人类视觉辅助等。然而,受到图像传感器综合及融合算法、高性能处理硬件成本的制约,目前的图像跟踪系统普遍采用单传感器或同类多传感器作为信源[1]。由于单视觉传感器提供的数据单一,存在视场有限，无法获取目标的距离、空间信息等问题,无法应对复杂多变的应用场景,所以往往很难保证一致稳健跟踪;而同类多传感器虽然能部分弥补单传感器因成像视场局限性造成的不足,但仍旧受成像机理的制约,很难同时兼顾分辨率、定位精度、穿透力(如烟、雾、雨、霾、低能见度)和灵敏度等性能要求[2]。即使改良目标检测与跟踪算法弥补了这些缺陷,但收效甚微。因此,为了满足全天候、全天时观测条件下对目标检测与跟踪系统的实时性、稳定性、可靠性要求,弥补基于单一传感器在对运动目标检测、跟踪、识别的信息不确定性[3],将多种传感器进行数据融合十分必要,以实现信息互补,最大程度优化数据,为后续工作提供决策依据。

复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的复杂随机非线性动态系统估计问题。首先,在动态图像中,当运动目标……