2018上半年信息系统项目管理师：目标坐标判断方法与实时成像跟踪系统设计

目标坐标判断方法在2018年上半年信息系统项目管理师上午的真题及答案解析中是一个关键知识点。该方法主要应用于FPGA目标跟踪的场景中，特别是在实时成像跟踪系统中，准确地定位目标坐标对于系统的性能至关重要。系统通过两次匹配筛选得到目标位置，一次是基于特征点的不变性匹配（输出平面C），另一是包含目标轮廓信息的全模板匹配（输出平面G）。在实际应用中，常见的目标坐标判断方法包括： 1. 基于欧拉距离的量测：这种方法通过比较上一帧目标位置（P1）与当前帧由两种匹配方式得到的目标位置（P2、P3），以P1为中心，设定一个预设半径D，取落在圆内且与P1距离更近的点作为真实目标坐标。然而，这个方法受限于参数D的选择，若设定过严或过松，都可能导致定位问题。D值需要根据具体应用环境通过实验优化。 2. 基于概率的运动预测：这种方法利用目标运动的统计规律，通过概率模型来估计目标的真实位置，这种方法考虑了目标的动态特性，能提供更精确的定位，但需要大量的历史数据支持，适用于目标运动有规律的场景。 论文作者设计了一套实时成像跟踪系统，基于两级模板匹配算法，旨在提高系统的实时性和跟踪精度。首先，他们分析并选择了序列相似性检测算法作为基础，采用两级匹配作为核心策略。随后，论文详细描述了系统软硬件平台的设计，包括视频序列图像采集、信号处理流程、FPGA作为数字信号处理核心等，确保了在复杂地面背景下有效跟踪目标的能力。 系统设计的关键技术包括实时处理、目标跟踪、相关匹配以及FPGA的高效应用。通过外场实验验证，系统在抗干扰性、跟踪精度、稳定性和实时性方面表现出色，满足项目要求，具有良好的先进性和适用性，尤其是在隐蔽性、直观性、抗电子干扰性和性价比等方面具有显著优势。 总结来说，这个研究不仅关注技术细节，如模板匹配和信号处理，还强调了实际工程应用中的挑战和解决方案，展现了目标坐标判断方法在实时成像跟踪系统中的重要地位。