视场约束条件下的运动目标定位算法研究

摘要

针对某些设备图像采集传感器的局限性和观瞄设备视场的有限范围问题,为了实现运动目标的精确定位,提出了视场约束条件下的运动目标定位算法;根据多个传感器采集到的图像,利用图像拼接融合技术获得大视场图像信息,然后通过人为指示运动目标的粗略位置,系统根据得到的粗略位置信息将观瞄设备对准所指示的目标运动区域,利用已经存储的模板确定运动目标在视场约束下的精确位置;全搜索精度高,但是耗时长.利用遗传算法提高模板匹配的精度和速度,但是遗传算法存在早熟现象,致使精度不高;将云理论引入到遗传算法,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,研究视场约束下的运动目标定位算法;实验仿真结果表明云遗传算法有效地提高定位的精度和速度,相比较遗传算法,云遗传算法的速度提高了40％.