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最大加速度未知的“当前”统计模型机动目标跟踪 总被引:7,自引:0,他引:7
分析了“当前”统计模型机动目标跟踪算法的性能对目标机动加速度最大值的依赖性,但是由于在实际中目标机动加速度的最大值往往是未知或不能准确已知的,所以为了克服“当前”统计模型的这一不足之处,采用协方差匹配和多级白噪声自适应滤波算法的思想,提出了一种“当前”统计模型在最大加速度未知情况下的机动目标跟踪新算法。对三种典型的机动目标运动形式进行了Monte-Carlo仿真研究,结果表明新算法对于解决机动目标跟踪问题非常有效。 相似文献
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基于在线聚类的背景减法 总被引:2,自引:0,他引:2
假定"背景总是以较大的频率出现"的基础上,提出一种基于在线聚类的背景减法.利用在线聚类对一段时间内像素的灰度值进行分类,选择出现频率大于阈值的灰度类作为该像素的背景,这样可以较好地构建出单模态或多模态场景的背景.一旦背景被构建好,通过融合背景差分、邻域背景差分和帧间差分的信息提取前景,实现正确而完整的运动目标分割.仿真实验表明,即使在背景有微小运动的复杂环境下,算法仍能较好地构建背景,运动分割效果较好. 相似文献
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