基于粒子滤波和联合概率数据关联的目标跟踪算法

为了解决非线性非高斯系统下多目标跟踪问题,对基于粒子滤波和联合概率数据关联的目标跟踪算法进行了深入研究。在多目标聚集且目标跟踪门可能交叉时,考虑使用基于多目标组合采样的JPDA算法,在多目标聚集不严重时,考虑使用基于独立采样的JPDA算法。仿真结果表明：该方法可以有效地解决非线性非高斯下多目标跟踪问题。     

基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法

在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不是高斯量,来近似目标与观测的边缘关联概率,利用GPF计算目标状态的预测及更新分布。将其应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明该算法比MC-JPDAF具有更好的跟踪性能。     

基于DSP利用粒子滤波算法实现目标跟踪

以TMS320DM643数字信号处理器(DSP)为核心,构建了高性能的视频处理平台,并利用该硬件平台实现粒子滤波(PF)算法完成对目标的跟踪。介绍了视频处理平台的基本结构和核心器件,并阐述了DSP实现运动目标跟踪的软件设计。实验表明,该系统能够实时跟踪目标,且相对于传统的图像采集卡与计算机结合的处理系统,具有体积小、低功耗、模块化和移动性好的特点,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能。     

基于概率假设密度滤波和数据关联的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法

为了解决杂波环境下脉冲多普勒(PD)雷达的多目标跟踪问题,提出一种距离模糊情况下基于概率假设密度滤波(PHDF)和数据关联(DA)的联合解距离模糊和多目标跟踪方法。该方法使雷达采用一组脉冲重复频率(PRF)交替变换的工作模式,并对雷达生成的模糊量测进行多假设,得到扩展量测集;然后,利用PHDF可以有效滤除杂波和避免目标-量测数据关联的突出优点,对扩展量测集进行滤波,得到粗略的目标状态估计;最后,对PHDF的滤波结果进行航迹-估计值关联,给出多目标航迹信息。仿真结果表明,该算法可以同时给出目标个数和各目标状态估计,实现杂波环境和距离模糊条件下对多目标的有效跟踪。     

基于多传感器的多目标联合概率数据关联被动跟踪算法

文章根据多传感器被动跟踪的特征,对传统的联合概率数据关联算法进行了修改,给出了求解联合事件概率的方法.利用同类数据的特点,采用了位置量测合并的方法,避免了计算量的增加.还开发了适用的生成可行矩阵的Matlab程序.最后,进行了MonteCarlo仿真实验,验证了文中算法能够很好地对多个目标进行精确跟踪.     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

基于粒子滤波的空-地目标跟踪算法

针对空-地目标跟踪中目标大幅度变速运动而引 起的跟踪失败问题,基于Kristan等人提出的双步(TS)动态模型框架,对空-地目标跟 踪中目标运动特点进行分析与建模,改进TS模型中 的保守模型以适应加速运动,提出适于描述大幅度变速运动的加速度双步(TSA)动态模型作 为粒子滤波(PF)跟踪算法的动态模 型,实现对粒子状态的精确预测,进而达到使用较少粒子即可对目标鲁棒跟踪的目的。对空 -地目标跟踪的测试视频进行测 试,结果表明,本文算法可对大幅度变速运动目标稳定跟踪,正确跟踪率为92%,对目标 尺寸约为25pixel×30pixel时的处理帧率为29frame/s。本文算法具有较好的鲁棒性与实时性。     

两类典型多目标跟踪算法的性能分析与比较

在处理目标跟踪的两类主要方法中,一类是通过数据关联来解决,如PDA和JPDA等;另一类则是绕过关联直接处理,如随机集、GM-PHD等。该文从两类典型方法中各选取一种有代表性的方法,如JPDA与GM-PHD,首先通过分析两种算法主要步骤的计算量,得到相应算法总计算量的解析表达式;然后根据观测与目标状态之间关联复杂程度,分3种情况对两类算法的计算量进行比较;最后以仿真说明算法的跟踪效果,并以算法运行时间来验证计算量公式的正确性。     

一种基于模糊数据关联的粒子滤波算法

为了解决杂波环境下多机动目标的数据关联问题,提出一种将粒子滤波器(PF)和模糊数据关联(FDA)相结合的数据关联算法。本算法首先应用粒子滤波方法对目标的状态进行采样,得到样本(粒子),然后结合量测,用模糊数据关联算法分别对每个粒子求得其对各个目标的隶属度,比较各个隶属度的大小,把最大的隶属度作为粒子在滤波中的权值,从而实现多目标的跟踪。另外,在应用FDA的过程中对其中的常量m进行取值分析,讨论了其不同取值对跟踪效果的影响。仿真结果表明,与其他的常规跟踪方法粒子滤波及扩展卡尔曼滤波相比,该方法具有较好的跟踪效果;与粒子滤波结合联合数据关联方法相比,跟踪效果相差不大,但是具有更好的实时性。     

一种多目标跟踪起始和数据关联的快速算法

包含有新目标跟踪起始的数据关联问题是多目标跟踪算法研究中的一个难点。本文首先描述了红外搜索跟踪（ＩＲＳＴ）系统进行多目标跟踪中的跟踪起始和跟踪终结问题;然后提出了采用可变跟踪门的方法,并且将ＩＲＳＴ系统接收到的目标红外辐射作为一个参考量。给出了多目标跟踪起始和数据关联的快速算法。最后给出了数值仿真结果,仿真表明了这种算法的快速性和有效性。     

紧耦合粒子滤波与均值漂移的红外目标跟踪

为了提高复杂背景下红外目标跟踪的准确性和鲁棒 性,提出了紧耦合粒子滤波(PF)与均值漂移(mean shift)的红外目标跟踪方法。在PF框 架下,利用一组5参数集(中心横坐标、中心纵坐标、宽度、高度以及倾斜角)作为状 态变量表 征随机的粒子样本;然后使用自适应均值漂移作为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本 进行重新分配,使粒子向目标 状态的最大后验核密度估计方向移动,同时利用迭代过程中的Bhattacharyya系数对粒子的 权值进行更新;最后利用重新分配 后的加权粒子集合实现对红外目标的跟踪。实现结果表明,与一般的PF相比,本文方法能有 效减少所需粒子数(N=15),进而降 低跟踪耗时;与现有的PF与均值漂移相结合的方法相比,本文方法在耗费时间 仅增加14%的代价上,使跟踪误差大大降低(约 为原误差的1/3至1/4),准确性和鲁棒性得到显著提高;本文方法能够实现在复杂背景下稳 健准确地跟踪红外目标。     

基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪

为了提高红外目标跟踪的准确性和稳健性,提出了基于均值漂移(mean shift)和粒子滤波(PF)相结合的红外目标跟踪方法.在PF理论框架下,使用均值漂移为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,在均值漂移迭代过程中对样本权值进行更新.红外目标的状态后验概率分布用重新分配的加权随机样本集表示,对随机样本集使用PF算法实现红外目标运动的跟踪.实验结果表明,和一般PF和均值漂移相比,本文方法具有优越性和更强的稳健性.     

杂波环境下的粒子滤波器数据关联方法

为了解决杂波环境下多机动目标的数据关联难题,提出了一种将粒子滤波器(PF)和联合概率数据关联(JPDA)相结合的数据关联算法,该方法首先应用粒子滤波方法对目标的状态进行采样,得到样本(粒子),并结合量测,通过JPDA方法计算得到联合互连事件的关联概率,而该关联概率实际上就是PF中粒子的权值。通过选取适当的有效采样尺度作为衡量PF退化现象的测度,采用重要性重采样技术克服了标准PF的退化现象,降低了算法的计算量。仿真结果表明,粒子滤波方法可以较好地解决杂波环境下跟踪多机动目标的数据关联问题;重要性重采样PF的计算复杂度低于标准PF。     

一种基于变分推断的雷达多目标跟踪JPDA算法

针对雷达邻近多目标跟踪问题,提出了一种基于变分推断的联合概率数据关联算法（Joint Probability Data Association,JPDA）。通过建立关于目标状态和两个关联指示的概率图模型,并根据不同变量之间的信息传递构造对应的自由能目标函数,迭代该目标函数求解出目标和当前检测量测之间的最佳边缘关联概率。将所提算法与经典JPDA和k 近邻联合概率数据关联(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN－JPDA) 算法进行对比,结果表明新算法具备更高的跟踪位置精度,并且能够有效地避免因邻近目标数量增多而引起的计算上的组合爆炸问题。     

基于改进粒子滤波和自适应融合的目标跟踪

针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提 出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自 适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI- UPF,不 仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法的时间消耗;其次基于关联系数,采用一种自适应 融合方法,实现了加性 融合和乘性融合的自适应切换,并根据关联系数提出一种改进的自适应加性融合方法。仿真 实验表明,本文方法对 于复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

视频序列中基于粒子滤波的运动目标的跟踪的研究

信息时代背景下,安防、交通等领域对智能视频监控系统的需求日渐增加。粒子滤波作为一种新型滤波算法,以其自身独特的优势,在视频目标跟踪中得到了广泛应用和普及,但是,粒子滤波算法在实际应用过程中,存在很多不足之处,在很大程度上影响其跟踪效果。本文将对视频目标跟踪算法进行分析和研究,阐述视频序列中基于粒子滤波对运动目标的跟踪,并对粒子滤波算法进行适当改进,旨在为我国相关领域发展提供支持。     

一种导向粒子滤波跟踪算法

粒子滤波算法在运动目标跟踪方面有着广泛的使用,粒子滤波中的重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但是重采样会导致粒子的多样性的丧失。针对这个问题,改进粒子滤波算法,改进过程中结合了导向滤波的基本思想,因此将这种方法称为导向粒子滤波跟踪算法。导向滤波是近几年提出的一种新的滤波方式,与传统滤波相比,它在滤波的时候会引入一幅指导图像,鉴于这个思想,我们在进行粒子滤波的时候,引入一种导向粒子作为一个指导量,来保留一些目标图像上的信息。实验证明了这种算法可以更好地对目标进行定位跟踪。     

基于模拟退火的粒子滤波在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中的机动目标跟踪,提出了一种基于模拟退火（SA,simulated annealing）的粒子滤波（PF,particle filter）跟踪算法（SAPF）。通过采用SA方法改进重要抽样密度函数,在状态转移基础上增加扰动量,依据Metropolis准则解决粒子的贫乏问题,扩展粒子的局部搜索范围;以降温设计...