基于多特征信息融合粒子滤波的红外目标跟踪

多特征信息有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理目标跟踪模型的非线性和非高斯特点的有效方法,将两者优点结合并针对红外图像特点,提出一种基于多特征信息融合的跟踪算法,该方法按一定的权值系数利用目标颜色和纹理特征构建模型,并融合于粒子滤波框架中。实验表明该跟踪方法能准确地跟踪海上红外运动目标。     

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。     

基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法

复杂环境中稳健的红外目标跟踪在自主导航、无人机探测、预警等方面具有重要研究意义.就经典粒子滤波红外目标跟踪算法中单一的灰度特征缺乏鲁棒性引起跟踪失效的问题,提出了一种基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法.结果表明,该算法能够从跟踪鲁棒性、准确性和实时性3个方面实现稳健的红外目标跟踪.     

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。     

基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和多特征融合的视频目标跟踪方法.以粒子滤波为跟踪框架,根据颜色跟踪中存在的问题提出将颜色与目标运动信息融合,利用融合后的信息确定粒子的权值.利用重采样策略缓解退化现象对粒子滤波的影响.针对2段不同的视频进行了不同算法的仿真与性能的比较,实验结果表明,本文方法在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能与鲁棒性,尤其当目标与背景颜色相近时仍然能够准确地对目标进行跟踪.     

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...     

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。     

基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪研究

针对目标跟踪方法,本研究提出了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法,在颜色直方图描述颜色特征的基础上,融合了目标的运动特征,验证了通过增加对目标特征描述信息,可以提高跟踪健壮性以及可靠性。     

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RB粒子滤波的多传感器目标跟踪融合算法

构建面向多传感器信息融合系统的粒子滤波(PF)器是拓展采样型非线性滤波应用领域的关键,针对PF在多传感器融合目标跟踪系统的有效实现问题,提出了一种基于Rao-Blackwellized(RB)PF(RB-PF)的多传感器目标融合跟踪(MT-RB-PF)算法。首先,利用RB建模技术实现跟踪系统非线性状态估计的降维处理;其次,结合多传感器融合系统特点,给出一种多量测下粒子权重优化新方法用以改善粒子权重度量的可靠性和稳定性;最终,通过标准PF和卡尔曼滤波(KF)实现非线性和线性状态分量的估计,并利用状态重构方法构建当前时刻的状态估计值。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

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。     

基于粒子滤波和稀疏表示的视频目标跟踪

文中将视频目标跟踪看成在粒子滤波框架下的稀疏表示问题,提出了具鲁棒性的视觉跟踪方法。在跟踪过程中,将目标的先验知识和目标状态及其观测结果联系起来构造贝叶斯概率模型,根据基本粒子滤波算法对目标位置进行估计。候选目标通过目标模板和琐碎模板稀疏表示,用l1范数稀疏正则化算法求解稀疏问题,选取具有最小残差的候选目标为跟踪结果。通过动态更新模板和非负性约束两种策略,使算法在目标遮挡、噪声、形变等各种干扰因素下,均达到了很好的跟踪性能。