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针对多目标进化算法的种群维护和运行效率相矛盾的问题,提出了一种基于生成树的分布性维护方法,即对整个种群构造一棵生成树,定义一种密度估计指标--树聚集距离,并结合树中的最短树枝和个体度数对种群进行维护.由于树聚集距离和度数具有动态性,每移出一个个体,种群中与之相连个体的信息都会发生相应的变化,因而可即时反映出种群的分布情况.与三个著名的算法NSGA-Ⅱ、SPEA2和C-NSGA-Ⅱ的比较实验表明,该方法能在得到良好分布性解集的同时,能以较快的速度对种群进行维护,具有较好的时间效率. 相似文献
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提出了一种算法──偏移质心算法,阐述了偏移质心算法的原理及实现过程。该算法适用于对高速运动扩展目标的跟踪,已成功地用于OFD-630电视跟踪器,并通过了连云港动态打靶试验。由于这种算法快速简捷、方便易行,且能实时稳定的对目标进行跟踪,在图象跟踪系统中不失为一种简单实用的跟踪算法。 相似文献
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提出了一种基于投影算法的运动目标自动跟踪系统设计方案.它适用于固定背景情况下单个运动目标的检测与跟踪.采用了双摄像头方案,既可以扩大场景的监视范围,又可以给出运动目标的近距离影像.引入了投影算法计算位移矢量,提高了计算速度和对背景变化的抗干扰能力.实验结果表明了方案的可行性和算法的稳健性. 相似文献
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改进的EKF算法在目标跟踪中的运用 总被引:2,自引:3,他引:2
过程噪声和测量噪声影响Kalman滤波的性能,通常很难得到它们准确的值。提出观测噪声和过程噪声实时估计的自适应算法。该算法可以用在非线性和机动目标跟踪问题中,不必预先知道准确的噪声方差。重新估测观测噪声方差矩阵,可以较好地消除由观测噪声带来的误差;建立一个简单的线性Kalman滤波器对过程噪声进行实时估计,这对于机动目标来说是必要的,因为原有的过程噪声将受到加速度影响,不能包含全部的信息。实验表明,该算法保证EKF稳定性,提高了跟踪性能。模拟实验300次后,X,Y方向位置均方误差分别为7.8099,9.6838。 相似文献
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目标跟踪中,目标跟踪的实时性和精度是首先要考虑的问题,同时背景变化、形状改变、目标遮挡,往往会导致跟踪失败。针对此问题,首先优化了Mean Shift算法迭代权值,优化后主要灰度贡献更加突出,次要灰度受到抑制,提高了跟踪的精度、避免了开方的繁琐运算。然后提出目标模板更新算法,解决了背景剧烈变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。最后将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,通过残差判定目标运动状态。仿真实验和分析表明,Kalman滤波融合优化Mean shift算法在目标遮挡,目标形状改变,背景变化时具有更高的跟踪精度和实时性。 相似文献
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目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加突出,次要信息受到抑制,避免了开方的繁琐运算,降低了运算量。提出了目标模板更新算法,解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立Kalman滤波器,同时将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明,本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡,目标形状改变,目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度,更高的实时性和鲁棒性。 相似文献