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基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪
基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪
摘要：船舶视觉跟踪在海上交通管控、目标识别等方面具有重要意义。然而，由于海上环境复杂和船舶自身特性，传统的船舶视觉跟踪方法在跟踪精度、鲁棒性等方面面临一定的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪方法。
引言：船舶视觉跟踪在海上交通管理、船舶目标定位、船舶目标识别等方面具有广泛的应用。然而，由于海上环境复杂、船舶姿态变化较大、摄像机图像噪声等因素的影响，传统的船舶视觉跟踪方法在跟踪精度和鲁棒性方面存在一定的局限性。
方法：本文提出的方法主要基于自适应分数阶Kalman滤波。分数阶Kalman滤波是一种具有更强适应性和鲁棒性的滤波方法。它将经典的整数阶Kalman滤波扩展到了分数阶域，可以对非线性和非高斯的系统进行更精确的建模和估计。本文在分数阶Kalman滤波的基础上引入自适应性，使跟踪算法能够根据目标运动的特点自动调整跟踪参数。具体而言，本文将船舶的运动模型建立为分数阶系统，并利用分数阶Kalman滤波对其进行跟踪估计。同时，使用目标的历史轨迹信息来自适应地调整分数阶Kalman滤波的分数阶参数，以更好地适应目标运动的特征。实验结果表明，本文所提出的自适应分数阶Kalman滤波方法在船舶视觉跟踪任务中具有较高的准确性和稳定性。
结论：本文针对传统船舶视觉跟踪方法在跟踪精度和鲁棒性方面的不足，提出了一种基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪方法。该方法能够根据目标运动特点自动调整跟踪参数，从而提高跟踪精度和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够在复杂的海上环境中准确地跟踪船舶目标，具有一定的应用潜力。
关键词：船舶视觉跟踪；自适应；分数阶Kalman滤波；跟踪精度；鲁棒性
Abstract:Shipvisualtrackinghassignificantimplicationsinmaritimetrafficcontrol,targetidentification,andrecognition.However,traditionalshipvisualtrackingmethodsfacechallengesintermsoftrackingaccuracyandrobustnessduetothecomplexmaritimeenvironmentandshipcharacteristics.Toaddresstheseissues,thispaperpresentsashipvisualtrackingmethodbasedonadaptivefractionalorderKalmanfiltering.
Introduction:Shipvisualtrackinghasawiderangeofapplicationsinmaritimetrafficmanagement,shiptargetpositioning,andshiptargetidentification.However,traditionalshipvisualtrackingmethodshavelimitationsintermsoftrackingaccuracyandrobustnessduetofactorssuchasthecomplexmaritimeenvironment,largeshipattitudechanges,andcameraimagenoise.
Method:TheproposedmethodismainlybasedonadaptivefractionalorderKalmanfiltering.FractionalorderKalmanfilteringisafilteringmethodwithstrongeradaptabilityandrobustness.ItextendstheclassicalintegerorderKalmanfilteringtothefractionalorderdomain,enablingmoreaccuratemodelingandestimationofnonlinearandnon-Gaussiansystems.Inthispaper,theship'smotionmodelisestablishedasafractionalordersystem,andfractionalorderKalmanfilteringisusedtoestimatethetrackingoftheship.Atthesametime,thefractionalorderparameterofthefractionalorderKalmanfilter