基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法

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。     

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。     

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...     

基于改进粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

为了克服样本贫化现象导致的滤波发散,本文对重采样后的粒子进行有方向性的变异操作,在增加样本集的多样性同时使粒子集更集中均匀的分布在目标的邻域.同时把Mean Shift算法引入粒子滤波(PF)框架中,对PF估计结果迭代得到最优的目标状态,并用迭代得到的状态值控制粒子变异的方向.仿真实验表明,本文提出的方法具有更高的估计...     

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。     

一种改进粒子滤波目标跟踪算法

使用粒子滤波进行目标跟踪时,是用状态转移概率作为重要性函数,由于没有利用最新的观测信息,使得滤波效果不够理想.针对粒子滤波算法的这一缺陷, 提出了一种改进粒子滤波算法,该算法利用平方根无迹变换获得重要性函数,解决了粒子滤波算法以状态转移概率作为重要性函数的不足,同时保证了滤波过程中的稳定性.理论分析与仿真实例结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性.     

一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法

针对传统视觉跟踪算法在目标发生遮挡时容易发生偏离或失败的缺陷,提出了一种新的抗遮挡自适应粒子滤波(PF)目标跟踪方法。在粒子传播过程中,利用目标SSD(sum of squareddifference)残差所生成的高似然区域能自适应地调整状态空间中的粒子采样区域范围和采样粒子数量,使跟踪中粒子采样覆盖目标的各种状态可能性,全面提高状态空间质量。预测状态和粒子估计状态通过噪声协方差很好地融合起来,能够较有效地解决遮挡情况下的跟踪问题,使目标定位更加精确。粒子数量的自适应不仅能很好提高跟踪精度,而且在一定程度上降低了计算代价。实验结果表明,本文算法对跟踪目标遮挡具有较好的容错性和跟踪鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

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.     

基于粒子滤波的弹道目标跟踪

弹道目标再入段的运动受到空气阻力、重力等力的影响,具有明显的非线性特征.传统的卡尔曼滤波是线性、高斯问题的最优滤波器,但无法处理非线性的估计问题.扩展卡尔曼滤波利用泰勒级数展开把非线性方程线性化,是解决非线性估计问题的有效算法;而近些年来出现的粒子滤波以其解决非线性问题的卓越性能,得到了迅速发展.文章对弹道目标再入段的运动特征进行研究,建立了目标的状态空间模型,并应用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波实现了对弹道目标的跟踪.通过比较仿真结果,证明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波精度更高,对噪声的抑制能力更强,也更稳定.因而具有重大的研究意义.     

一种新型多特征融合粒子滤波视觉跟踪算法

针对单一视觉信息在动态变化环境下描述目标不够充分、跟踪目标不够稳定的缺点,提出了一种基于粒子滤波框架的新型多特征融合的视觉跟踪算法。采用颜色和形状信息来描述运动模型,通过民主合成策略将两种信息融合在一起,使得跟踪算法能根据当前跟踪形势自适应调整两种信息的权重以期达到最佳的最大似然比,实现信息间的优势互补。在设计粒子滤波跟踪算法时,利用自适应信息融合策略构建似然模型,提高了粒子滤波跟踪算法在复杂场景下的稳健性。实验结果表明,多特征融合跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪目标,而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性。     

复杂背景下多信息融合的粒子滤波跟踪算法

将颜色和运动这两种信息融合进粒子滤波跟踪器,并提出分层抽样的方法,克服了利用单一信源所带来的跟踪不稳定问题;与典型的基于边缘特征或仅基于颜色信息的粒子滤波器相比,计算简单,并能够有效解决由于目标形状或颜色模糊而产生的跟踪困难问题.实验结果表明,该粒子滤波融合算法在复杂背景下能够稳健可靠的跟踪目标.     

基于有限差分扩展卡尔曼粒子滤波的多特征自适应融合的目标跟踪算法研究

针对复杂环境下目标跟踪问题,提出了一种基于 有限差分扩展卡尔曼粒子滤波的多 特征自适应融合跟踪算法。采用有限差分扩展卡尔曼滤波器对采样粒子集合进行滤波更新, 通过融入最新观测信息的方法消弱权值退化现象;在新算法的框架内,利用目标静态和动态 互补特征作为观测量,实现不同环境下目标的多特征自适应融合跟踪。实验结果表明,本文 方法具有较好的跟踪精度和抗噪声干扰能力。     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。