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复杂背景下的复值U型分割网络多帧联合检测前跟踪方法 

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申请/专利权人:电子科技大学

摘要:本发明公开了一种复杂背景下的复值U型分割网络多帧联合检测前跟踪方法,首先对采集的雷达数据进行处理得到RDA数据立方体,再利用复值U型分割网络生成精确的置信度立方体,从而区分目标与背景,再基于提取的目标状态,得到更为准确的状态转移范围,并结合多帧检测前跟着算法联合确定目标路径。本发明的方法针对雷达RDA特征数据,设计多维度网络特征提取模块,显著提高3D数据的目标分割效果,且充分利用复值U型分割网络,获取更精确的目标存在信息,解决了复杂背景下因杂波先验信息缺失而导致的无法有效跟踪的问题,并基于目标置信度数据,设计置信度提取与点迹状态转移范围,降低计算复杂度的同时解决机动目标运动模型失配导致的跟踪丢失问题。

主权项:1.一种复杂背景下的复值U型分割网络多帧联合检测前跟踪方法,具体步骤如下:S1、构建复值U型分割网络模型;所述U型复值分割网络模型包括:左侧的编码器层和右侧的解码器层;且所述U型复值分割网络模型在网络训练阶段采用Dice_CELoss作为损失函数;S2、在不同复杂噪声背景条件下生成毫米波雷达的训练数据集与标签集,训练数据集进行3D-FFT信号处理后得到RDA立方体训练集,与标签集一同输入复值U型分割网络模型进行网络训练得到模型最优权值;S3、对实际雷达设备接收到的雷达原始数据依次逐帧进行3D-FFT信号处理后得到对应的RDA立方体,输入复值U型分割网络,利用步骤S2得到的最优权值进行预测,得到雷达量测置信度立方体;S4、基于步骤S3得到的雷达量测置信度立方体Tr,θ,v,进行置信度提取,实现从三维置信度到二维X-Y置信度平面的转换,并确定目标点迹状态转移范围;S5、基于MF-TBD算法框架,联合处理多帧X-Y置信度平面数据,最后通过门限判决与航迹回溯,得到目标航迹,实现对多帧数据的联合检测和跟踪。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 电子科技大学 复杂背景下的复值U型分割网络多帧联合检测前跟踪方法

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