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本文提出了一种综合Mean Shift算法和粒子滤波器的跟踪算法,该算法利用Mean Shift算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,克服了传统粒子滤波器的退化现象并缩短了计算时间,而且算法在遮挡时能实现很好的跟踪.实验表明.算法的实时性得到了提高. 相似文献
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考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用mean-shift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。实验结果表明,这种改进的混合跟踪方法在保证准确性的同时,提高了系统的实时性和鲁棒性。 相似文献
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基于粒子滤波的红外运动目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于粒子滤波及Mean Shift算法的红外运动目标跟踪方法。该方法首先利用目标区域的灰度分布,建立了一种基于统计直方图的系统观测概率模型,并针对红外目标机动性强,需要大量粒子才能保证算法鲁棒性的问题,将Mean Shift算法引入到粒子更新的过程中,使粒子分布在观测的局部区域内,在利用少量粒子实现分布多样性的同时,有效克服了粒子退化现象。序列图像的实验表明:该算法能够在目标高速运动或发生遮挡的情况下稳健跟踪目标,其总体性能优于传统的粒子滤波算法。 相似文献
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传统的粒子滤波算法通常使用大量粒子表示目标状态的后验概率密度函数,算法的计算量较大,跟踪的实时性较差,且无法对快速、遮挡目标进行准确跟踪.针对以上问题,提出了一种嵌入MeanShift(均值偏移)的粒子滤波算法,该方法充分利用了MeanShift聚类作用,使得粒子分布更加合理,不但提高了粒子的多样性,而且有效减少了描述目标状态的粒子数目.实验结果表明,改进的目标跟踪算法具有较强的鲁棒性和较好的实时性. 相似文献
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为解决红外运动目标跟踪中的遮挡、形变等问题,提出一种基于粒子滤波的跟踪方法。该方法首先利用目标区域的灰度分布,建立了一种基于统计直方图的系统观测概率模型。并将飞机目标的运动看作惯性受限的非平稳过程,采用微分线性拟合模型作为系统状态转移模型。序列图像的实验表明:该算法能够在目标高速运动或发生遮挡的情况下稳健跟踪目标,其总体性能优于Mean Shift算法。 相似文献
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基于目标跟踪的粒子群粒子滤波算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能. 相似文献
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基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪 总被引:4,自引:0,他引:4
将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪. 相似文献
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红外摄像仪能够全天候工作且不会受限于像光线不足、漆黑夜晚等外界环境的干扰,但是红外图像成像质量差、分辨率低、信息单一等特点导致研究人体目标跟踪出现许多难点问题。主要贡献表现在以下三个方面:(1)对少有的公开的红外数据集进行详细归纳;(2)重点阐述了国内外在红外人体跟踪方面对Mean Shift算法和粒子滤波算法的改进方案;(3)重点介绍了融合红外成像与可见光成像实现红外人体跟踪的研究进展。 相似文献
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赵岐峰 《电脑编程技巧与维护》2016,(5):5-8
粒子滤波技术,在非线性、非高斯系统中的卓越表现,决定了它有着无与伦比的前景.毕竟大多数实际的系统,还都是非线性的.以粒子滤波为代表的目标跟踪算法在研究和应用是必然会得到长足的发展.论文从粒子滤波算法入手,对算法进行改进.具体研究工作和主要贡献如下:(1)改进粒子滤波算法. (2)将粒子滤波算法与SURF结合.最后实验结果表明:即使在有遮挡时,文本的算法能准确的跟踪目标,达到较高的精确性与鲁棒性,优于传统的粒子滤波算法. 相似文献
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在视频序列的实时目标跟踪中,针对经典均值漂移跟踪(MST)方法不能应对遮挡、尺度变化等问题,提出一种结合MST、自学习尺度探测器和粒子滤波的跟踪方法。采用MST算法在视频帧中跟踪目标,当目标收敛到局部最小值时重新初始化目标。提出一种基于在线学习的探测器,用来自适应更新MST的目标模型,使其能够自动调整目标尺度。另外,当出现完全遮挡时,启动粒子滤波器,通过概率计算来估计目标位置,使MST能够在目标离开遮挡时恢复跟踪。在通用数据集PETS视频序列上的实验结果表明,相比其他几种较新的MST方法,提出的方法具有更高的跟踪准确性,可以应用于实时检测和目标跟踪等应用中。 相似文献
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基于自适应粒子滤波的跳水运动视频跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
用传统粒子滤波算法对跳水运动视频跟踪存在两个突出问题:观测模型不能适应运动员身体的表观变化;运动模型不能准确预测运动员位置的快速改变。针对这两个问题,本文提出一种自适应粒子滤波算法。该算法在粒子滤波框架下引入一种自适应观测模型,并且根据跟踪误差与运动员动作改变幅度的大小,自适应选择噪声方差和粒子数量。实验结果表明,本文算法比传统粒子滤波算法具有更低的跟踪误差率,而且在运动员动作改变幅度变大时有更好的鲁棒性。 相似文献