A fundamental characteristic of PMHT (Probabilistic Multi-Hypothesis Tracker) is that the number of targets and initial states of targets in the surveillance area must be a priori known. This requirement is impossible to fulfil in almost every realistic scenario. In the paper, we present two track initiation methods to solve the problem. The proposed track initiation methods are 2-point track initiation and Hough transform track initiation, and they are used to evaluate track initial states and weights for FTD (False Track Discrimination) of the PMHT algorithm. Also suggested as automatic target detection for tracking systems that combines track initiation for target detection with the PMHT algorithm for target tracking in a cluttered environment. A series of Monte-Carlo simulation runs is employed to evaluate the overall system performance with the two track initiation methods and the results are compared and analyzed.
Recently, many efforts have been made for research and application of object tracking system. However, introduced object tracking algorithms have limitations to adopt a realtime object tracking system with multi camera. In this paper, we present a novel background generation and target object recognition algorithm for realtime object tracking system with multi camera and implemented it.
To deal with the problems of occlusion, pose variations and illumination changes in the object tracking system, a regression model weighted multi-templates mean-shift (MS) algorithm is proposed in this paper. Target templates and occlusion templates are extracted to compose a multi-templates set. Then, the MS algorithm is applied to the multi-templates set for obtaining the candidate areas. Moreover, a regression model is trained to estimate the Bhattacharyya coefficients between the templates and candidate areas. Finally, the geometric center of the tracked areas is considered as the object's position. The proposed algorithm is evaluated on several classical videos. The experimental results show that the regression model weighted multi-templates MS algorithm can track an object accurately in terms of occlusion, illumination changes and pose variations.
To detect targets for autonomous navigation of unmanned ground vehicle, mounted sensors are required to work all-weather condition. In this point of view, the FMCW radar is quietly appropriate. In this paper, we present development results of target signal simulator for multi-beam type FMCW radar. A target signal simulator make pseudo target signals which simulates multiple moving targets. And we describe how to make hit information for each target in multi-beam type radar. The developed methods are utilized for target tracking device. Moreover it can be applied to similar target signal simulator.
본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.
We have designed and implemented an optoelectronic hardware of binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC) which provides higher peak-to-sidelobe ratio than many other versions of JTC that has been published so far and does not produce correlation peaks due to intra-class association, to construct a multi-target tracking system. The digital processing unit controlling the entire system plays the part of modifying and binarizing the joint transform power spectrum (JTPS) and the optical processing unit is mainly used to take fourier transform operations. Some experimental results conducted by designed system along with its architecture showed the processing rate of 6 frames per second, thereby the potential applicability of the proposed system to real-time multitarget tracking system is given.
본 논문에서는 다기능 레이더를 이용한 탄도탄 추적을 위해 알파-베타 필터, 칼만 필터, 탄도탄 추적 필터의 성능을 분석하였다. 제시된 필터들은 탄도탄의 궤적과 다기능 레이더의 신호처리기를 모의하는 시뮬레이터를 기반으로 시뮬레이션 되었다. 그 결과, 제안한 탄도탄 추적 필터의 성능이 알파-베타 필터에 비해 최대 75.3 %의 속도 오차 감소 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 추적 초기화 이후에 제안한 필터가 칼만 필터보다 거리, 속도 오차가 작아 안정적인 성능을 보였다. 마지막으로 각도 추적에서도 전체 시나리오 구간에서 안정적인 동작을 확인하여 초고속 탄도탄 표적의 추적에 적합함을 입증하였다.
데이터 연관은 지능시스템의 자율적인 작동에 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 데이터 연관 문제를 Bayesian 방식으로 구성하고 이를 성공적으로 지능시스템에 응용한 예를 설명한다. 먼저 데이터 연관 문제가 어떻게 Bayesian 방식으로 구성하여 혼잡한 환경에서의 다 물체 추적 문제에 적용되는지 알아본다. 그리고 데이터 연관이 지능시스템에 어떻게 응용될 수 있는지 정체 관리를 이용한 항공 교통 관제, 카메라 네트워크 위치 및 관점 자동 보정, 멀티 센서 퓨젼의 세 가지 예를 이용해 살펴본다.
능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔조향 레이다에 비해 높은 추적 정확도를 갖는 다표적 처리 능력이 크게 증대되었다. 본 논문은 AESA 레이다의 다표적 상황에서 추적 표적을 효율적으로 관리하는 방안에 관한 것으로, 표적의 우선순위에 따라 표적을 전시(display)표적과 비전시 표적으로 나누고, 전시 표적은 보장하는 추적 정확도의 수준에 따라 최고우선순위, 고우선순위, 상황인식 표적으로 나눈다. 또한 표적의 우선순위를 판단할 수 있는 규칙을 제안하고, 동시운용모드를 포함한 공대공 모드 임무간 추적 표적 관리에 대해 제안하였다. 제안된 방식은 항공기 탑재 AESA 레이다에 적용하여 SIL (system integration lab) 환경에서 검증하였다.
A multiple target tracking (MTT) problem is to track a number of targets in clusttered environment, where measurements may contain uncertainties of measurement origin due to clutter, missed detection, or other targets, as well as measurement noise errors. Hence, an MTT filter should be introduced to resolve this problem. In this paper, a neural network is rpoposed as an MTT filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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