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1.
基于粒子滤波的红外目标跟踪   总被引:25,自引:3,他引:22       下载免费PDF全文
粒子滤波(Partic le F ilter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪.系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型,并自适应地确定系统噪声方差.红外目标的描述利用目标区域的灰度分布,该灰度分布通过核概率密度估计建立.通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离,建立系统观测概率模型.实验结果表明该方法是有效的和稳健的.  相似文献
2.
粒子滤波的关键技术及应用   总被引:23,自引:8,他引:15  
粒子滤波算法及应用的研究在近几年来取得了很大进展,相继出现了一些新算法、新应用。首先介绍了粒子滤波的特征及算法分类,然后对其关键技术进行了归纳分析,并给出了粒子滤波的一些典型应用成果,最后指出了粒子滤波技术亟待解决的一些热点和难点问题。  相似文献
3.
裂变自举粒子滤波   总被引:16,自引:0,他引:16       下载免费PDF全文
程水英  张剑云 《电子学报》2008,36(3):500-504
 自举粒子滤波(BPF:Bootstrap Particle Filtering)是一种经典而应用广泛的粒子滤波算法,但其重采样后常会引起严重的样本枯竭问题.本文提出在权值蜕化较为严重时,在原先的重采样前增加SFN预处理,即权值排序、裂变繁殖(fission)和权值归一,得到裂变BPF(FBPF)算法.针对一个典型的后验密度为双峰的强非线性滤波估计问题,通过Monte Carlo仿真表明,FBPF算法在保持与BPF算法相当的估计精度和运算时间的条件下,克服了样本枯竭问题,算法的鲁棒性更强.  相似文献
4.
粒子滤波方法在GPS/DR组合导航系统中的应用   总被引:10,自引:2,他引:8  
成功地将粒子滤波方法应用干GPS/DR组合导航系统中。如果GPS信号受到干扰或者车辆做大幅度机动时,卡尔曼滤波会有较大的误差。粒子滤波不仅考虑了客观样本信息,还考虑了主观因素,能很好地处理这种观测样本出现异常的情况,具有鲁棒性。实验证明,当GPS信号被遮挡时,粒子滤波优于卡尔曼滤波。  相似文献
5.
基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法   总被引:9,自引:9,他引:0  
闫河  刘婕  杨德红  王朴  金炜 《光电子.激光》2014,(10):1990-1999
针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模 跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特 征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值 模式 (GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对值处理,得到幅 值序列模板,将幅值序列模板内的中值作为模板的阈值,与模板邻域比较获得新的纹理图像 ;然后,与 具有光照不变特性的局部二值模式(LBP)纹理算子结合,形成一种(GMLBP)新的纹理描述算子 。最后,分别计算GMLBP纹理特征粒子权值和HSV颜色特征粒子权 值,并依据权值大小确定融合系数,对纹理特征粒子权值和颜色特征粒子权值进行线 性融合,再对融合后粒子权值进行归一化处理,从而得到目标位置状态的最终估计值。对比 实验结果表明, 相对于单一颜色特征的目标跟踪算法,所提算法捕捉目标位置准确且具有更低的平均跟踪误 差,其平均误差降低了近2倍。  相似文献
6.
基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
仅用单一的颜色特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的主要原因。针对此问题,该文提出一种多特征融合跟踪算法。该算法利用颜色和纹理特征表示目标,通过均值迁移和粒子滤波算法进行特征融合,有效地避免了单一颜色特征在光照变化和背景相似情况下的不稳定问题。将两种常用的融合策略结合,减轻了粒子的退化现象,提高了算法效率。实验结果表明该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。  相似文献
7.
改进粒子滤波算法的比较   总被引:8,自引:3,他引:5  
重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF).详细讨论了4种改进粒子滤波算法的基本思想、性能特.占及主要步骤.通过对一典型标量非线性系统的滤波实验,对4种改进算法的性能进行了仿真比较,实验结果表明,4种改进算法都从不同程度上改善了粒子滤波器的性能,其中,UPF的性能最优.最后,分析了各算法的改进原因.  相似文献
8.
视频目标跟踪算法综述   总被引:7,自引:6,他引:1  
介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展,包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法.重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展.此外,还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展.  相似文献
9.
IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。  相似文献
10.
UPF算法及其在目标跟踪中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
分析了基于贝叶斯理论的粒子滤波算法的优缺点,研究了一种改进的粒子滤波(PF)算法UPF。将两种算法在目标跟踪中的性能进行了比较。仿真结果表明,改进算法UPF定位精度更高,抗噪声能力更强,实时性更好。  相似文献
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