改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

基于Meanshift优化粒子滤波算法的低空平台下车辆跟踪

针对低空平台下运行车辆的特点, 提出一种基于Meanshift粒子优化的粒子滤波算法实现低空平台下的车辆跟踪. 该算法使用颜色表示目标, 通过Meanshift算法对粒子滤波进行迭代优化, 减少了稳健跟踪一个目标所需的粒子数, 提高了算法的运行效率, 在小目标和多目标的情况下也能稳健跟踪. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性和稳定性, 能实现低空平台下目标车辆的快速跟踪.     

基于粒子滤波的机车信号灯跟踪方法

为保障机车行驶安全,由车载高清摄像机获取路况视频并识别信号灯及其颜色状态时,视频中信号灯目标尺度变化大、机车行驶抖动、复杂光环境及光圈自适应调节滞后等因素使得信号灯鲁棒跟踪与识别具有不小难度.针对信号灯跟踪问题,本文提出一种带检测矫正的粒子滤波跟踪方法,该方法在粒子滤波框架下对信号灯进行跟踪,并通过一个在线更新的模板对滤波结果进行检测矫正,以提高跟踪结果的准确性.为提高跟踪算法对光照以及目标尺度变化的适应能力,本文在对信号灯建模时融合了HSV颜色特征与局部二元模式特征.实验结果表明,该方法在较复杂的场景下能够很好地对信号灯进行实时鲁棒的跟踪,并且跟踪结果具有较高的准确性.     

基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪

提出了一种基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪算法,实现了在传统粒子滤波算法的框架下,使用有向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)来描述跟踪目标的特征.算法在粒子权值和相似度计算中使用HOG,替代现有的颜色空间欧式距离测度,克服了红外视频中颜色信息缺失的困难.试验表明,与传统的粒子滤波算法相比,本文算法更能准确有效地跟踪复杂场景中的行人,提高了跟踪的鲁棒性.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性。     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 

针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积特征和不变矩特征相融合的观测模型,解决了目标跟踪中的粒子权值的选取问题,克服了传统粒子滤波重采样问题,提高了复杂环境下目标跟踪结果的准确率.展示了应用高斯粒子滤波实现水下目标跟踪的过程.试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实时性,是复杂水下环境中目标跟踪的一种高效可行的新方法.     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出一种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法.该方法视粒子权值为个体适应度值,并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中,驱使粒子不断向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.为了解决标准果蝇优化算法易陷入早熟的问题,将遗传算法中的交叉、变异操作自适应地应用到果蝇优化算法寻优过程当中.首先通过交叉操作改善粒子分布,当果蝇优化算法陷入局部最优时,再采用柯西变异扰动,促使算法快速跳出局部极值并继续搜索全局极值.通过非线性模型仿真以及目标跟踪实验表明该算法有效提高了非线性系统状态估计精度,具有较好的稳定性,同时降低了状态估计所需的粒子数量.     

泥沙颗粒团沉速

针对现有的泥沙沉速公式大多适用于单颗粒泥沙沉降的情形,基于前人对单颗粒泥沙沉速规律的研究成果,利用试验测得不同泥沙颗粒团在水中沉降时的沉速数据,引入泥沙颗粒团特征粒径及附加粒径2个因子,对多个广泛运用的单颗粒泥沙沉速公式进行了修正.用修正后的公式计算得到的泥沙颗粒团沉速与用试验测得的泥沙颗粒团沉速较接近,可推广运用到计算泥沙颗粒团在水中的沉降速率.     

宇观天体、微观粒子和普朗克粒子的相互关联

给出了宇观天体、微观粒子质量和半径统一用普朗克质量m_(pl)和普朗克长度r_(pl)度量的表示式,讨论了宇观天体和微观粒子之间通过普朗克粒子发生相互关联的某些规律.     

基于优化组合重采样的粒子滤波算法

重采样过程的引入,消除了粒子滤波(PF)过程中的粒子匮乏现象,使PF方法迅速地在多个领域内得到应用,但重采样过程却削弱了粒子的多样性,从而导致滤波性能下降,甚至滤波发散.提出了一种基于优化组合的重采样方法,通过选取粒子和被抛弃粒子的适当线性组合而产生新的粒子,增加了粒子多样性,从而提高PF算法的精度.仿真结果表明,步长系数为零时,该算法等价于基本的PF算法;步长系数很大时,该算法不能收敛;在适当选择步长系数的情况下,该算法的滤波性能高于基本的PF算法.介绍了该重采样算法,仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于粒子系统的水蒸气流动的模拟

针对蒸气在高压给水加热器内流动的特点，首先介绍了运用粒子系统模拟自然景物的一般步骤，然后分析了蒸气在加热器内部流动的属性，最后提出了基于粒子系统的水蒸气流动模型系统及其模拟结果。     

电磁场的粒子性

从电磁场的麦克斯韦方程组的波动形式出发,求出表征电磁场动量、能量、质量和自旋,以此断定此粒子即光子,进而说明电磁场具有粒子性。     

粒径计颗粒级配分析的泥沙群团沉降规律

提出了泥沙群团分层沉降理论,确定了粒径计沉降速度与分层沉降速度和自然沉降速度的关系,得到了粗泥沙粒径相关以及细泥沙百分相关的关系,从理论上解决了粒径计相关计算的问题,使得粒径计颗粒理论得以完善。     

基于遗传算法的改进粒子滤波算法

针对粒子数量和质量对粒子滤波(Particle Filter,PF)的退化问题具有重要影响,从大量采样粒子中采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)获得采样重要性重采样粒子滤波（Sampling Importance Resampling Particle Filter,SIRPF）的初始粒子,改善初始粒子质量,并保证其随机性和统计性.在车辆定位仿真中,采用定位精度、滤波发散次数和计算时间为指标对改进的遗传 粒子滤波算法GA SIRPF和传统SIRPF进行比较.结果表明,GA改进了初始粒子质量,减少了粒子退化可能性,提高了系统定位精度.     

由规范理论谈基本粒子的分类

本文从规范理论的角度将基本粒子分成基本费米子、规范粒子、Higgs粒子和超对称粒子四类,并说明了它们各自的作用.同时分析了通常几种分类方法存在的问题.     

改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪

提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法. 用该算法对采样粒子进行优化,改进了重采样环节,在不影响跟踪准确率的条件下,提高了算法的速度. 实验结果表明,将此算法运用到瞳孔跟踪中,跟踪比较准确有效. 同时,将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位领域中,此算法有效改进了红外图像中眼睛瞳孔的跟踪效果.