【系统简介】信天翁系统采用雷达和光电设备组合监视，综合雷达与光电设备的优势特点，形成了雷达光电一体的综合化监视系统。该系统能够对大面积水域进行昼夜全方位精确监视，当有目标侵入时，雷达会及时发现并自动引导摄像头跟踪拍摄。雷达探测范围广，不受环境、光线等条件影响，能精确快速发现入侵目标，并报告其位置、速度、航向等信息，但是对于非专业人员来说，雷达视频的显示抽象不直观。光学设备对目标的显示非常直观，但因
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2024-07-20 08:14:30
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多目标跟踪MTT，边扫边跟TWS是MTT的一种特殊情况。机载雷达TWS属于微波单探测器MTT技术问题。概率数据关联PDA，多假设跟踪MHT，多帧分配MFA，模糊理论，随机集理论，神经网络，粒子滤波。1.机载空空多目标跟踪（1）攻击：典型的特点是作战飞机具有多目标跟踪和多目标攻击的能力，从而能在较远的作用距离上同时发现并跟踪多个有威胁的目标，并与火控系统配合发射多枚导弹、分别攻击不同的目标，达到先敌
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2024-05-25 20:36:45
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雷达实测数据卡尔曼滤波(KF)的调参，主要包括一下几个内容：1.过程噪声矩阵Q，观测噪声矩阵R；2.初始圆形大波门尺寸Γ，稳定跟踪过程中的椭圆波门γ；3.目标初始（超大）协方差P0； 此外，跟踪效果还与凝聚算法，滤波器算法，数据关联方法，航迹起始算法，运动模型……密切相关；凝聚算法：这里使用凝聚层次分析；滤波器：传统KF滤波器；数据关联：最近邻关联；航迹起始算法：n/m逻辑法
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2024-01-23 22:45:01
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一、角跟踪 早期角跟踪雷达的精度依赖于所使用的波束的尺寸，现代大多是雷达系统通过利用单脉冲跟踪技术获得更优的角度测量结果。 跟踪雷达利用雷达波束内目标角度相对于天线主轴角度的偏移量来产生一个误差信号，这个误差信号
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2024-02-21 23:24:09
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KF可以提供跟踪目标的的最优估计，但由于测量的不确定性，实际上无法保证被跟踪目标是相关联的。因此，需要对估计的跟踪目标进行分类和验证。数据关联（DA）是将检测结果关联到跟踪滤波器的过程， DA 滤波器有两类：确定性滤波器和概率滤波器。确定性 DA 滤波器：代表是最近邻域滤波器 (NNF) 算法，该算法使用相对状态的最近测量值更新每个对象。 NNF 根据测量和轨迹之间的最短欧几里德或马氏距离将对象与
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2024-05-16 11:03:18
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一、概述 即均值向量偏移，该理论是一种无参数密度估计算法，最早由 Fukunaga 等人于1975年提出。cheng等人对基本的 Mean-Shift 算法进行了改进，一方面将核函数引入均值偏移向量，使得随着样本与被偏移点的距离不同，对应的偏移量对均值偏移向量的贡献也不同；另一方面，设定了一个权重系数，使得不同的样本点重要性不一样，这大大扩大了 Mean-Shift 的适用范围，引起了国内外
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2024-04-15 23:02:47
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Vol.11No.9Sep.2009第11卷第9期2009年9月0引言随着社会和科技的不断发展，现代雷达系统更加复杂且精准，故需要借助计算机来完成对系统各项功能和性质的仿真，以完成对系统性能的评估。Matlab 提供了强大的仿真平台。一个典型的雷达系统主要由天线、发射机、接收机、信号处理机、伺服系统和终端设备等部分构成。本文主要讨论雷达信号处理部分，并结合某脉冲雷达信号处理的实例来说明Matlab
编辑丨计算机视觉联盟针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。此外，SensLoc 还设计了一个直接的 2D-3D 匹配网络，以高效地建立查询图像与三维场景之间的对应关系，避免了现有系统中需要
多目标跟踪数据关联算法 在单目标无杂波环境下，目标的相关波门内只有一个点迹，此时只涉及跟踪问题。在多目标情况下，有可能出现单个点迹落入多个波门的相交区域内，或者多个点迹落入单个目标的相关波门内，此时就会涉及数据关联问题。 数据关联问题就是建立某时刻雷达量测数据和其他时刻量测数据的关系，以确定这些量测数据是否来自同一个目标的过程。 经典的数据关联算法包括最近邻域算法、概率数据关联算法（PDA）、联合
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2024-04-24 15:25:15
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一时心起，想起来分享下当年做的小玩意，今天就来个倒车雷达，要不然在电脑里早晚我得删了他，哼！要是哪天哪个小伙伴也被逼着做这种东西，来这！背景 车辆在倒车时，由于驾驶员无法看到车辆后方的状况，存在 一定的安全隐患。倒车雷达是一种能够在倒车时检测车辆后方障碍物的电子装置，该装置一般使用超声波探测技术，利用超声探头发出超声波，超声波遇到障碍物后部分反射回超声探头，通过检测超声探头从发出超声波到接收到反
作者丨泡椒味的口香糖0. 引言3D跟踪在自动驾驶、机器人、虚拟现实等感知系统中至关重要，其具体任务包括预测每帧对象，并在时间上找到它们之间的对应关系。当系统使用多相机进行3D跟踪时，会出现检测精度降低、复杂场景中的遮挡和模糊、边界对象丢失等问题。在2022 CVPR论文"MUTR3D:通过3D到2D查询的多相机跟踪框架"中，作者提出了一种端到端的多相机多对象跟踪算法MUTR3D，该算法适用于已知参
在本周我将上周的代码又完整的检查了一遍，发现我在生成H矩阵时累加的不是能量，而是数量，即相同ρ与相同θ的个数。先说明一下，其实先进行初级滤波然后再进行累加相同的个数与不进行初级滤波直接进行能量的累加效果是大差不差的。在进行初级滤波时，已经滤除了一些噪声，这与进行能量的累加其实是相似的。但是为了充分说明检测前跟踪是利用观测数据的大部分数据这一性质，我采用直接累加能量的方式再次编程。mesh()函数：
首先用一张图罗列下本文涉及到的paper：一. 关于单目标跟踪 本人不了解传统的相关滤波法，所有想法总结仅仅建立在深度学习的基础上。对于单目标跟踪而言一般的解释都是在第一帧给出待跟踪的目标，在后续帧中，tracker能够自动找到目标并用bbox标出。关于SOT(single object track)，有两条思路。第一种，我们可以把跟踪粗暴地当做一个配对问题，即把第一帧的目标当做模板，去匹配其他
数据关联的秘密是什么？为什么在多目标跟踪中它会成为关键技术？先介绍一下它的由来!如果由传感器传回来的观测数据是真实目标的状态，那么我们是不需要数据关联的，前提是：没有漏检，没有误检，无观测噪声。但是在现实环境中是无法满足如此条件的，甚至，还会出现多目标的情况，为了在这众多不确定性中找到最像目标的那个，我们不得不使用数据关联。误检（本来没目标，但是却产生了假的观测数据） &
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2024-08-08 11:25:31
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雷达的工作原理是：雷达测距的原理是利用发射脉冲与接收脉冲之间的时间差，乘以电磁波的传播速度(光速)，从而得到雷达与目标之间的精确距离。目标角位置的测量原理是利用天线的方向性，雷达天线将电磁能量汇集在窄波束内，当天线波束对准目标时，回波信号最强，根据接收回波最强时的天线波束指向，就可确定目标的方向。测量速度原理是雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应。雷达接收到的目标回波频率与雷达发射
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2024-05-20 21:40:37
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上一篇博客介绍了无人驾驶中的车辆检测算法（YOLO模型），该检测是基于图像进行的2D目标检测。在无人驾驶环境感知传感器中还有另一种重要的传感器：激光雷达。今天就介绍一篇无人驾驶中基于激光雷达目标检测的3D多目标追踪论文，使用的数据集也是KITTI数据集，使用的目标检测算法是PointRCNN。该3D多目标追踪系统不需要使用GPU且取得了最快的处理速度（214.7FPS）。论文地址：A Baseli
“雷达”一词是1940 年美国海军创造的英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”，是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。雷达的出现，是由
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈 这周我详细把动态规划的步骤又过了几遍，这为这周的DP-TBD编程打了很好的基础。首先，你要明确DP-TBD具有状态这一大块，和观测这一大块。这是十分重要的，因为在编程时，需要分为这两部分进行编程。因此，我们要了解DP-TND的系统模型与量测模型。假设雷达是在x-y这个二维平面上进行量测的。且假设目标是进行匀速直线的。这时候，描述
本文为瑞典查尔姆斯理工大学（作者：Erik Henriksson）的硕士论文，共76页。本文研究了利用汽车雷达传感器对动态目标进行扩展跟踪。跟踪是基于一个360度环境感知系统的数据，该系统由四个视场重叠的雷达传感器组成。本文提出了两种跟踪目标状态的方法，包括位置、速度、航向和大小。第一种算法基于检测形成的集群，并创建用于扩展目标跟踪器更新步骤的矩形框。第二种算法使用高斯混合概率假设密度（GMPH
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2024-08-31 19:31:58
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这次我直接截图我的硕士毕业论文的第二章的一部分，应该讲得比较详细了。最后给出我当时在pudn找到的最适合学习的实现代码代码实现：运行方式：按P停止，在前景窗口鼠标点击目标，会自动生成外接矩形，再次按P，对该选定目标进行跟踪。// TwoLevel.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
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