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        一種基于隨機(jī)超曲面的擴(kuò)展目標(biāo)形狀評(píng)估方法

        2022-04-29 05:43:26韓玉蘭曹曉峰
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年10期
        關(guān)鍵詞:徑向形狀時(shí)刻

        徐 寒,韓玉蘭,曹曉峰

        (寧夏大學(xué) 物理與電子電氣工程學(xué)院,寧夏 銀川 750021)

        衡量一個(gè)算法的好壞往往需要合理的評(píng)估方法,因此評(píng)估方法是至關(guān)重要的。在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,一般的評(píng)估方法是通過計(jì)算目標(biāo)的真實(shí)狀態(tài)和目標(biāo)估計(jì)狀態(tài)之間的誤差來實(shí)現(xiàn)的。以點(diǎn)目標(biāo)為例,通常是使用目標(biāo)的真實(shí)狀態(tài)和估計(jì)狀態(tài)的均方根誤差(RMSE),作為狀態(tài)估計(jì)性能好壞的指標(biāo)[1]。隨著傳感器精度的不斷提高,點(diǎn)目標(biāo)假設(shè)不再成立。在實(shí)際情況下,目標(biāo)在每個(gè)時(shí)刻可能會(huì)占據(jù)多個(gè)分辨單元,存在多個(gè)量測(cè)源,產(chǎn)生多個(gè)量測(cè),這樣的目標(biāo)稱之為擴(kuò)展目標(biāo)。擴(kuò)展目標(biāo)的多個(gè)量測(cè)不僅可以對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)學(xué)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),還可以提取目標(biāo)的形狀信息。因此,對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)性能進(jìn)行評(píng)估是十分重要的。

        當(dāng)擴(kuò)展目標(biāo)為規(guī)則形狀時(shí),濾波器對(duì)形狀的估計(jì)性能可由其主要參數(shù)的RMSE進(jìn)行度量。例如,針對(duì)Koch提出的基于隨機(jī)矩陣(RM)算法[2],可以采用長(zhǎng)軸、短軸、方向的RMSE來度量濾波器對(duì)橢圓形擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)性能,但這種方法不適用于不規(guī)則形狀[3]。為了能夠度量不規(guī)則形目標(biāo)的估計(jì)形狀,部分學(xué)者將計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的交并比(IoU)概念引入到擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤中,作為對(duì)形狀的估計(jì)性能指標(biāo)。但是IoU方法只采用了面積的交并比,對(duì)形狀的相似度不能夠很好地表示,如橢圓形和長(zhǎng)方形的IoU值也有可能很大[4]。因此,IoU并不能很好地描述目標(biāo)的估計(jì)形狀和真實(shí)形狀的差異。部分學(xué)者采用擬Jaccard距離來對(duì)其進(jìn)行評(píng)估,但是在計(jì)算最短距離和最長(zhǎng)距離時(shí)將估計(jì)形狀和真實(shí)形狀看作一個(gè)整體,這無疑忽略了兩者的獨(dú)立性[5-9],導(dǎo)致了即使估計(jì)的形狀和目標(biāo)的真實(shí)形狀很相似,但是大小不同,得到的擬Jaccard距離會(huì)偏大,因此該方法也存在缺點(diǎn)。

        為了解決上述問題,本文在Baum提出的隨機(jī)超曲面模型(Random hypersurface model-RHM)的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于徑向函數(shù)的擴(kuò)展目標(biāo)形狀估計(jì)的評(píng)估方法。提出的方法對(duì)每一個(gè)角度上估計(jì)距離和到目標(biāo)邊界的真實(shí)距離進(jìn)行了比值運(yùn)算,然后對(duì)所有角度下得到的集合求解標(biāo)準(zhǔn)差,利用該集合中數(shù)據(jù)的離散程度來對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)表明,提出的方法能夠較好地描述估計(jì)形狀和真實(shí)形狀之間相似度的變化。

        1 擴(kuò)展目標(biāo)的形狀建模與跟蹤

        Baum提出RHM可以描述星凸形目標(biāo)的形狀,對(duì)符合星凸形形狀條件的不規(guī)則的擴(kuò)展目標(biāo)直接建模。星凸形可以定義:如果集合S?SN當(dāng)中的任意一個(gè)點(diǎn)到質(zhì)心m的線段上所有的點(diǎn)都仍屬于此集合,則集合S形成的形狀稱為星凸形[10-12]。對(duì)于星凸形目標(biāo),可以通過徑向函數(shù)來描述其形狀,其可以展開成如下的傅里葉級(jí)數(shù)形式:

        其中,θk是k時(shí)刻質(zhì)心與邊界點(diǎn)的夾角,R(θk)是傅里葉系數(shù),ak和bk是組成目標(biāo)形狀參數(shù)的分量。

        加入縮放因子s,s∈(0,1],星凸形擴(kuò)展目標(biāo)形狀S(xk)可以由下面式子來表示:

        其中,e(θk)為單位向量,,分別表征了擴(kuò)展目標(biāo)在k時(shí)刻的坐標(biāo)、速度。量測(cè)方程可以表示:

        其中,h是非線性函數(shù),vk,l是量測(cè)噪聲,sk,l是第l個(gè)量測(cè)點(diǎn)的縮放因子。

        2 基于徑向函數(shù)的估計(jì)形狀評(píng)估方法

        對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的形狀評(píng)估可以轉(zhuǎn)化為求解2個(gè)封閉曲線的相似度問題。在跟蹤擴(kuò)展目標(biāo)時(shí),如果擴(kuò)展目標(biāo)的估計(jì)中點(diǎn)mk在真實(shí)目標(biāo)的內(nèi)部,則擴(kuò)展目標(biāo)的真實(shí)形狀和估計(jì)形狀的邊界都可以用徑向函數(shù)來表示,基于徑向函數(shù)的擴(kuò)展目標(biāo)形狀估計(jì)評(píng)價(jià)算法有如下解釋。

        以估計(jì)中點(diǎn)mk為坐標(biāo)原點(diǎn)建立平面直角坐標(biāo)系,并引出一條射線,與所建立的平面直角坐標(biāo)系橫軸的正半軸的夾角為θ,到真實(shí)形狀的邊界和估計(jì)形狀的邊界的距離分別是Aθmk和Bθmk,由于星凸形在一個(gè)角度上只有一個(gè)確定的點(diǎn),當(dāng)θ確定時(shí),有:

        dθ為在角度θ上真實(shí)邊界到估計(jì)邊界的比值,由實(shí)際幾何含義已知,當(dāng)比值dθ>1時(shí),那么在角度為θ處,真實(shí)形狀是大于估計(jì)形狀的,反之則是小于估計(jì)形狀。借助角度均勻離散采樣的思想,在θ上均勻地取N個(gè)值,第N個(gè)角度用θN表示,將每個(gè)角度θ對(duì)應(yīng)的比值構(gòu)成的集合定義為Dk,該集合包含了每個(gè)角度下的估計(jì)形狀和真實(shí)形狀的相似度。如果該集合中的元素整體變化不大,則說明估計(jì)形狀和真實(shí)形狀很相近。該集合的均值可以表示:

        為了描述這種變化,不妨采用總體標(biāo)準(zhǔn)差來表示:

        由概率統(tǒng)計(jì)學(xué)可知,總體標(biāo)準(zhǔn)差σk越小,則說明集合Dk中的元素離散程度越低,真實(shí)形狀和估計(jì)形狀的相似度越高;若總體標(biāo)準(zhǔn)差σk的值越大,則說明真實(shí)形狀和估計(jì)形狀的相似性很差。

        由于星凸形的擴(kuò)展目標(biāo)的建模方式為上述的RHM,形狀估計(jì)中的徑向函數(shù)可以直接使用。擴(kuò)展目標(biāo)的估計(jì)形狀用表示,目標(biāo)的真實(shí)形狀用S(Cx)k表示,分別通過徑向距離函數(shù)來表示,即:

        其中,θk∈[0,2π),采用角度均勻離散采樣的方式,將上式的連續(xù)集替換成離散集。

        上式中,NS為采樣個(gè)數(shù),將上述2個(gè)式子帶入到公式(7)中,有:

        將式(12)直接帶入到式(8),可以得到基于徑向函數(shù)的擴(kuò)展目標(biāo)形狀評(píng)估結(jié)果。

        3 仿真與對(duì)比性能評(píng)估

        為了證明提出的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)有效性,將提出的算法與擬Jaccard距離算法、IoU算法在2個(gè)不同場(chǎng)景下進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),從而說明提出方法的有效性。

        本節(jié)使用的擴(kuò)展目標(biāo)為一個(gè)十字形目標(biāo),如圖1所示。目標(biāo)的初始狀態(tài)為x=[20,10,10,10]T。目標(biāo)在二維笛卡爾坐標(biāo)平面內(nèi)做勻速直線運(yùn)動(dòng),設(shè)初始估計(jì)的目標(biāo)形狀為半徑等于3的圓形。每一個(gè)時(shí)刻獲得的量測(cè)的個(gè)數(shù)為服從參數(shù)等于20的泊松分布,采樣周期間隔T=1 s。

        圖1 擴(kuò)展目標(biāo)的真實(shí)形狀

        眾所周知,在擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的過程中,傳感器噪聲對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)效果有著很大的影響。如果傳感器噪聲較小,那么對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)效果應(yīng)該更好,反之亦然。若對(duì)同一個(gè)目標(biāo)在不同噪聲下獲得的形狀估計(jì)進(jìn)行評(píng)估,那么傳感器噪聲較小的估計(jì)形狀應(yīng)該會(huì)有更好的指標(biāo)。分別給出2種不同噪聲情況下擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的形狀估計(jì)效果。擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的仿真結(jié)果如圖2所示,局部放大圖如圖3所示,3種不同評(píng)估算法對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)在各個(gè)時(shí)刻的評(píng)估結(jié)果,如圖4所示。

        圖2、圖3中,實(shí)線是低噪聲情況下得到的估計(jì)形狀,虛線是高噪聲情況下得到的估計(jì)形狀。在不同噪聲的情況下,每一個(gè)時(shí)刻獲得的量測(cè)數(shù)量是相同的。基于這一場(chǎng)景,考察的是形狀評(píng)估算法的可靠性。從圖4可以看出,3種算法均具有較好的可靠性。

        圖2 場(chǎng)景1中的星凸形跟蹤估計(jì)圖

        圖3 圖2的局部放大圖

        圖4 3種不同算法在不同噪聲影響下的形狀估計(jì)評(píng)估圖

        在低噪聲情況下,為了將每種算法較前一個(gè)時(shí)刻的優(yōu)化效果量化出來,不妨采用優(yōu)化率對(duì)每一個(gè)時(shí)刻的優(yōu)化效果進(jìn)行量化,結(jié)果如圖5所示。

        從圖5可以看出,采用本文提出的評(píng)價(jià)方法具有更高的數(shù)值差異,這說明提出的方法具有更高的靈敏性。在第16-17時(shí)刻,估計(jì)結(jié)果有了較大的負(fù)優(yōu)化,量化后約為-11.4%。為了找到負(fù)優(yōu)化的原因并驗(yàn)證提出方法的合理性,查找16-17兩個(gè)時(shí)刻的估計(jì)形狀,找到兩個(gè)時(shí)刻下徑向函數(shù)中比值偏離均值較大的所在角度,二者差異如圖6所示。

        圖5 3種算法在各個(gè)時(shí)刻的優(yōu)化率

        圖6 目標(biāo)在16-17時(shí)刻的局部效果圖

        從圖6可以看出,在低噪聲情況下(實(shí)線),在箭頭所指的部分,第16個(gè)時(shí)刻(右下)得到的估計(jì)形狀,比第17個(gè)時(shí)刻得到的估計(jì)形狀(左上)效果更貼近目標(biāo)的真實(shí)形狀,正是由于這一點(diǎn)的偏差,使得在第17個(gè)時(shí)刻產(chǎn)生了負(fù)優(yōu)化。而其他2種算法無法將這一細(xì)節(jié)通過數(shù)值來準(zhǔn)確地表示出來,由此可見本文提出方法的靈敏度與可靠性。

        以上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的基于徑向函數(shù)的擴(kuò)展目標(biāo)形狀估計(jì)的評(píng)估算法,是合理且有效的,它對(duì)形狀的變化具有高度的靈敏性。

        4 結(jié)束語

        本文對(duì)基于隨機(jī)超曲面的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤,提出了一種基于徑向函數(shù)的形狀估計(jì)評(píng)估方法,作為擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤中的形狀估計(jì)好壞的指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)證明了該方法是一種有效的度量指標(biāo),相比較IoU和擬Jaccard距離方法,提出的方法具有好的靈敏性,對(duì)目標(biāo)的細(xì)微的變化也可以表示出來。下一步工作擬將其推廣到非星凸形擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤中。

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