【摘 要】
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针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61863024);甘肃省高等学校科研项目(2017A-026,2018C-11)~~
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针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低的问题,分析Kalman滤波线性化误差,搭建BP神经网络修正IMM的跟踪模型,实现轨道异物跟踪预测,并推导出非线性Kalman滤波关系.实验表明,改进GMM在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点;建立BP神经网络-IMM-Kalman滤波模型不仅可以快速准确地对场景中的机动
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