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多传感器图像融合与目标跟踪算法研究及优化实现的中期报告
报告摘要
本中期报告主要介绍了多传感器图像融合与目标跟踪算法研究及优化实现的进展情况。首先，对研究背景和意义进行了阐述，明确了该研究的重要性和应用前景。接着，详细介绍了常用的多传感器图像融合和目标跟踪算法，包括基于卡尔曼滤波和粒子滤波的算法以及基于特征匹配的算法等。针对各算法的优缺点进行了分析和比较。
在针对目标跟踪算法的研究中，我们使用了YOLOv3算法进行目标检测和分类，利用卡尔曼滤波对目标运动进行预测和跟踪。通过实验比较，得出了利用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪的优化结果。
在多传感器图像融合算法的研究中，使用了灰度加权平均法和小波变换方法进行多传感器数据的融合。通过实验发现，小波变换方法的表现优于灰度加权平均法。
最后，本报告还对下一步工作进行了展望，包括对目标跟踪算法进行更全面的优化和改进，以及研究更多的多传感器图像融合算法，提高目标跟踪的精度和实时性。
关键字：多传感器，图像融合，目标跟踪，卡尔曼滤波，粒子滤波，特征匹配，YOLOv3，灰度加权平均法，小波变换。
Abstract
Thismidtermreportmainlyintroducestheresearchprogressofmulti-sensorimagefusionandobjecttrackingalgorithmoptimizationimplementation.Firstly,thebackgroundandsignificanceoftheresearchwereexpounded,andtheimportanceandapplicationprospectoftheresearchwereclarified.Then,thecommonlyusedmulti-sensorimagefusionandobjecttrackingalgorithmswereintroducedindetail,includingalgorithmsbasedonKalmanfiltering,particlefiltering,andfeaturematching,etc.Theadvantagesanddisadvantagesofeachalgorithmwereanalyzedandcompared.
Intheresearchoftheobjecttrackingalgorithm,weusetheYOLOv3algorithmforobjectdetectionandclassification,andusetheKalmanfiltertopredictandtrackthemotionoftheobject.Throughexperimentalcomparison,theoptimizationresultsofusingtheKalmanfilteralgorithmforobjecttrackingwereobtained.
Intheresearchofmulti-sensorimagefusionalgorithm,thegrayweightedaveragemethodandwavelettransformmethodwereusedtofusedatafrommultiplesensors.Throughexperiments,itwasfoundthattheperformanceofthewavelettransformmethodisbetterthanthatofthegrayweightedaveragemethod.
Finally,thisreportalsolookedaheadtothenextstepofwork,includingmorecomprehensiveoptimizationandimprovementoftheobjecttrackingalgorithm,andresearchonmoremulti-sensorimagefusionalgorithmstoimprovetheaccuracyandreal-timeperformanceofobjecttracking.
Keywords:multi-sensor,imagefusion,objecttracking,Kalmanfilter,particlefilter,featurematching,YOLOv3,grayweightedaveragemethod,wavelettransform.