在现代高技术条件下的战争中,尽早对有严重威胁的军事目标进行探测和跟踪是非常重要的。这首先就要求能够对远距离目标进行高速实时的成像,采用计算机视觉的处理方法,在不需要人工的干预情况下,通过对摄像机拍录的图像序列算法处理来对场景中的动态目标进行定位、识别和跟踪,并在此基础上分析、判定和预测目标的行为,从而既能完成日常管理又能在异常情况下做出及时反应。 目前国内外对目标跟踪的算法研究很多,但还是很难找到一种适用于任何情况的通用算法,尤其针对多目标轨迹跟踪情况的研究文献更是凤毛麟角。而且大部分文献的算法在具体实现时仍然不够优化,在针对使用特定芯片移植时仍然需要进行优化处理。 本项目结合该领域的最新进展,针对空中多目标轨迹跟踪,提出一种多目标轨迹识别跟踪算法,并进行算法系统程序验证。针对目标提取处理,分析已有的帧间算法和统计背景差分算法的优缺点,对这两种算法提出使用建议。对于目标识别方面结合了直方图统计识别和图像特征匹配算法,降低了识别算法的运算量,提高了目标识别速度。目标轨迹跟踪方面,改善了Kalman运动估计跟踪;针对多目标轨迹跟踪情况,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹一致性的原则,提出了运动特征最大似然估计算法,在一般情况下运算量小,使用效果良好,基本满足系统要求。