基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法、雷达目标检测系统技术方案

本发明专利技术属于目标检测与跟踪或者目标检测前跟踪技术领域，公开了一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法、雷达目标检测系统；输入为一段时间内得到的由视频所凝聚出来的点迹，每一个点迹包括二维空间信息与一维时间信息；随机选取两个点迹，通过这两个点迹就可以唯一确定一条三维空间直线；使用三个参数来定义一条空间直线，在霍夫变换进行投票时，投票空间是三维的；用所有点迹进行两两组合得到三维直线，再将直线映射到投票空间，票数最多且大于检测门限的直线参数即为检测到的目标航迹；删除该航迹中的点迹后重复该操作，依次得到所有目标的航迹。本发明专利技术凭借三维霍夫变换可以在虚警很高的情况下对多目标进行准确检测，得到航迹集合。

【技术实现步骤摘要】
基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法、雷达目标检测系统
本专利技术属于目标检测与跟踪或者目标检测前跟踪
，尤其涉及一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法、雷达目标检测系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：目标检测与跟踪是在视频跟踪、雷达数据处理等方面中都有着非常重要的作用。其中使用多帧数据进行联合检测是可以有效应对高虚警率，该方法也被称为检测前跟踪算法。近几年来该算法凭借其良好的检测性能迅速成为目标检测与跟踪方面的重点与热点。现有的检测前跟踪算法包括三类，即基于粒子滤波的检测前跟踪算法、基于动态规划的检测前跟踪算法和基于霍夫变换的检测前跟踪算法。然而，在面对实际问题时，三类方法均有其各自的局限性。基于粒子滤波的检测前跟踪算法中使用每一个粒子作为航迹的一种可能，以及广泛应用于目标视频跟踪中。由于只是当前观测数据与上一帧迭代结果联系进行处理，该方法对多个相互临近目标的检测能力不足，在密集目标区域检测与跟踪效果不佳。基于动态规划的检测前跟踪算法将点迹关联起来形成假设航迹，从各种假设航迹中找到航迹似然概率最大的航迹。该方法有两点缺陷，首先它不适用于扩展目标，因为其会将所有的观测值累积起来，当累积观测数据超过门限时认为目标存在。即当一个目标在每一帧中产生多个点迹时使用该方法会产生大量重复的目标。动态规划方法其次是该方法仅适应于均匀周期情况下例如匀速转动的雷达，而对于非均匀周期中如扇扫模式下的雷达，由于视频信息并不是由扫描线方向均匀接受处理，不能按照原有的算法进行航迹检测与跟踪。对该方法就会有一定的限制。基于霍夫变换的检测前跟踪算法大多是通过三个二维霍夫变换来模拟三维霍夫变换，由于没有考虑多维信息间的耦合关系，且会对原始数据造成一定失真，因此其检测效果会大打折扣。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)基于粒子滤波的检测前跟踪算法对多个相互临近目标的检测能力不足，在密集目标区域检测与跟踪效果不佳，造成目标漏检、跟踪发散。(2)基于动态规划的检测前跟踪算法不适用于扩展目标，即当一个目标在每一帧中产生多个点迹时使用该方法会产生大量重复的目标；仅适应于均匀周期情况下例如匀速转动的雷达，对于非均匀周期中如扇扫模式下的雷达，视频信息并不是由扫描线方向均匀接受处理，不能按照原有的算法进行航迹检测与跟踪。(3)基于霍夫变换的检测前跟踪算法大多是通过三个二维霍夫变换来模拟三维霍夫变换，容易造成漏检、产生虚假航迹等问题。解决上述技术问题的难度和意义：使用三维点迹对航迹在参数域进行投票从而直接得到真实的航迹。此时航迹可用一条空间直线来表示，唯一确定一条空间直线需要五个参数，也就是说，霍夫变换的参数域将是五维的。五维参数域经过测试，由于测量误差的存在，使得同一航迹的点迹投票过于分散，造成检测效果并不佳的情况。同时五维参数域中参数单元格过多，导致计算量较高。因此需要对五维参数域进行简化。本专利技术中，五维参数域简化为三维参数域从而抑制了测量误差对检测效果的影响，同时五维参数域变到三维参数域，减少了参数单元格数，减少了计算量。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法、雷达目标检测系统。本专利技术是这样实现的，一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法通过三维图形将三维中直线方向离散化，所有三维直线的方向找到对应的方向参数空间；使用三维参数域，将三维直线的方向离散化；将过三维直线上一点使用公式简化；得到最优单元格，通过对单元格投票的点迹估计三维直线，并通过三维直线找到所有属于三维直线的点迹；得到所有属于航迹的点迹F1＝{Xi|i＝1,...,K}。进一步，所述将过三维直线上一点使用公式简化为点ā在空间直角系中的坐标转换为在该平面的二维坐标ai＝(x',y')，其中：进一步，所述并通过三维直线找到所有属于三维直线的点迹，经过双点移除p-最小二乘法处理后直线表达式为：x＝az+b；y＝cz+d。进一步，所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法具体包括：(1)将雷达前端信号处理一段时间内得到的由视频所凝聚出来的点迹放入一个集合，HT-TBD算法的输入正是该点迹集合，用X表示得到点迹信息集合，共有N个点迹，即有：X＝{Xi,i＝1,...,N}；其点迹Xi表示为：Xi＝{xi,yi,ti}；其中(xi，yi)表示第i个点迹的在直角坐标系中的位置信息，ti表示第i个元素的时间信息；有M个航迹，点迹集合亦表示为：X＝{F1}∪...∪{FM}∪{F0}；Fi表示第i个目标所产生的点迹，集合Fi中的点迹组成了第i个目标的航迹。F0表示由杂波产生的点迹的集合；(2)在由距离、方位和时间组成的三维坐标系中将点迹和遍历的点迹连成一条三维的直线，空间中的一条直线由五个参数简化为三个参数；(3)参对最优单元格投票的若干点迹就在这条三维直线附近，对该直线进行准确定位；(4)寻找附近可能属于该航迹却在投票时投到相邻单元格内的点迹；判断检测出的航迹是否是由目标产生的，通常通过该航迹中点迹个数来判断，当与该航迹关联到的点迹数目大于检测门限时，认为该航迹是感兴趣的目标，否则认为该航迹不是目标并停止算法；当航迹被判断为感兴趣的目标时就认为检测到一个目标，从点迹集合中取出该目标的点迹，即从参数域中取出这些点迹所投的票；继续在参数域中寻找票数最高的单元格，进行下一轮目标检测；如此进行迭代直到检测出的最优航迹被认为是杂波时停止算法；将输入点迹集合中的目标航迹全部依次检测出来。进一步，所述(2)计算直线的参数方法包括：空间直线的表达方式为ā+tē，其中ā是位于直线上的一点，ē是指直线的方向，且||ē||＝1。若ā为空间中的一点，有三个参数，ē是指直线的方向，亦有三个参数。进一步，所述空间直线参数的简化方法包括：(1)对直线方向ē的简化。ē可用θ和Φ两个参数来表示：(2)对位于直线上一点ā的简化，根据Robert最佳直线表示方法，将点ā用一个过原点，与方向ē垂直的平面表示，则点ā在空间直角系中的坐标转换为在该平面的二维坐标ai＝(x',y')，其中：同样点ā的三维坐标信息用x',y'反推得：进一步，所述(3)三维直线的定位方法包括：首先取出向最优单元格投票的若干点迹，设有k个点迹，即：F1＝{Xi|i＝1,...,k}＝{xi,yi,ti|i＝1,...,k}；空间直线简化为：估计的参数为x0，y0，m，n，该直线方程变形为：用矩阵表示为：将第i个点带入方程有：若将k个点迹都带入方程则有：使用最小二乘拟合则有：简化为：最后由下式可得直线最终参数：所述(3)进一步包括：当某点迹距离该三维直线距离较小则认为该点迹属于该三维直线，可逐个计算归一化距离D如果D小于判决门限dx则认为该点迹属于该三维直线：其中判决门限dx的大小为一经验系数，dx取值较小会增加程序运算量，且如果前端所给点迹精度不高会使目标检测概率降低；dx所取值较大会将相邻的两条航迹误判为一条航迹；找到所有属于该航迹的点迹，得到的点迹集合为F1＝{Xi|i＝1,...,K}。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法的雷达目标检测系统。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法的信息数据处理终端本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，其特征在于，所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法通过三维图形将三维中直线方向离散化，所有三维直线的方向找到对应的方向参数空间；使用三维参数域，将三维直线的方向离散化；将过三维直线上一点使用公式简化；得到最优单元格，通过对单元格投票的点迹估计三维直线，并通过三维直线找到所有属于三维直线的点迹；得到所有属于航迹的点迹F1＝{Xi|i＝1,...,K}。

【技术特征摘要】
1.一种基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，其特征在于，所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法通过三维图形将三维中直线方向离散化，所有三维直线的方向找到对应的方向参数空间；使用三维参数域，将三维直线的方向离散化；将过三维直线上一点使用公式简化；得到最优单元格，通过对单元格投票的点迹估计三维直线，并通过三维直线找到所有属于三维直线的点迹；得到所有属于航迹的点迹F1＝{Xi|i＝1,...,K}。2.如权利要求1所述的基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，其特征在于，所述将过三维直线上一点使用公式简化为点在空间直角系中的坐标转换为在该平面的二维坐标ai＝(x',y')，其中：3.如权利要求1所述的基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，其特征在于，所述并通过三维直线找到所有属于三维直线的点迹，经过双点移除p-最小二乘法处理后直线表达式为：x＝az+b；y＝cz+d。4.如权利要求1所述的基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法，其特征在于，所述基于三维霍夫变换的检测前跟踪方法具体包括：(1)将雷达前端信号处理一段时间内得到的由视频所凝聚出来的点迹放入一个集合，HT-TBD算法的输入正是该点迹集合，用X表示得到点迹信息集合，共有N个点迹，即有：X＝{Xi,i＝1,...,N}；其点迹Xi表示为：Xi＝{xi,yi,ti}；其中(xi，yi)表示第i个点迹的在直角坐标系中的位置信息，ti表示第i个元素的时间信息；有M个航迹，点迹集合亦表示为：X＝{F1}∪...∪{FM}∪{F0}；Fi表示第i个目标所产生的点迹，集合Fi中的点迹组成了第i个目标的航迹；F0表示由杂波产生的点迹的集合；(2)在由距离、方位和时间组成的三维坐标系中将点迹和遍历的点迹连成一条三维的直线，空间中的一条直线由五个参数简化为三个参数；(3)参对最优单元格投票的若干点迹就在这条三维直线附近，对该直线进行准确定位；(4)寻找附近可能属于该航迹却在投票时投到相邻单元格内的点迹；判断检测出的航迹是否是由目标产生的，通常通过该航迹中点迹个数来判断，当与该航迹关联到的点迹数目大于检测门限时，认为该航迹是感兴趣的目标，否则认为该航迹不是目标并停止算法；当航迹被判断为感兴趣的目标时就认为检测到一个目标，从点迹集...

【专利技术属性】
技术研发人员：许录平，许娜，杨升，阎博，赵海苳，孙志峰，陈宇，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61