摘要
针对以往复合探测系统目标跟踪效果不理想、环境适应性不强等问题,提出了一种基于航迹关联融合的雷达-视觉融合系统。利用深度学习、视频结构化技术及航迹聚类跟踪算法生成视觉、雷达目标航迹,并进行时空同步、边界框聚类等预处理;基于修正k-最近邻(modified k-nearest neighbor, MK-NN)法和三级关联约束条件进行航迹关联融合处理,并引入定位几何精度衰减因子(geometric dilution of precision, GDOP)作为融合系数,充分利用雷达、视觉局部航迹得到准确完整的目标航迹信息。在多目标场景下进行试验验证,结果表明该融合系统能够实时稳定跟踪目标,目标编号(ID)跳变率为3.45%,系统航迹符合率达97.6%,目标跟踪的准确率、稳定性得到大幅提升。系统适用于交通监控、周界防护等复杂场景,研究成果也可为反无人机群等军事场景应用提供参考。
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单位上海无线电设备研究所; 中国航天科技集团有限公司