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目标进行跟踪,而且比Kalman滤波和IMM更加平稳,误差更小.
信息技术 检测与跟踪 像素过滤 轨道异物 BP神经网络-IMM-Kalman