基于背景差分和粒子滤波的运动目标跟踪算法

针对粒子滤波算法在复杂环境下粒子数量显著增加导致跟踪实时性下降的问题,提出一种将背景差分引入到粒子滤波算法中的新算法.利用背景差分对图像处理后得到检测结果,将分布在已被检测为前景像素点上的粒子定义为重要性粒子,增大了其权值.实验结果表明,该算法能使用较少的粒子实现较好的跟踪,提高了跟踪的实时性.     

点目标检测的滤波算法及其硬件实现

介绍几种在成像跟踪系统中常用的点目标滤波检测算法.为了满足图像处理的实时性要求,设计实现了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构.该结构充分发挥了FPGA高速并行的计算能力,能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理.实验证明该方案可行,具有良好的实时滤波效果.     

基于GHF高斯粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法.该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题.仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能.     

基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法

为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.     

基于小波变换的粒子滤波目标跟踪算法

针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法(WMPF).对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒子数,提高粒子滤波的计算效率.将WMPF算法与标准粒子滤波算法应用于具有非线性非高斯特点的纯方位目标跟踪问题,仿真结果表明,WMPF算法的跟踪精度与标准粒子滤波算法相当,计算效率却远高于标准粒子滤波算法,增强了跟踪的实时性,并且该算法有望进一步扩展粒子滤波的应用范围.     

融合多线索的抗遮挡目标跟踪及其仿真平台设计

针对目标跟踪中的遮挡问题,融合纹理特征的mean-shift算法鲁棒性实时性好,但遮挡情况下无法有效跟踪,粒子滤波算法能很好地解决这一问题,但实时性不好,因此,融合两种算法的优点,遮挡情况下切换到粒子滤波算法.同时如何比较、评价各种算法,目前还没有一个统一的仿真测试平台,为此给出一个基于Matlab GUI的抗遮挡目标跟踪系统仿真平台,在该平台下,对同一序列进行比较试验,给出仿真实例.结果表明,该算法能有效处理目标跟踪中的遮挡难题,同时该平台不但提供给了统一的界面进行仿真比较,还有很好的交互性与可扩展性,能够实现不同算法的集中管理,并输出可视的实验结果,充分验证了平台设计的有效性.     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

基于融合反馈式粒子滤波器的多目标跟踪算法

针对足球视频中多球员跟踪问题,提出一种基于融合反馈式粒子滤波的多目标跟踪算法。该算法将球员状态的检测信息与球员的动力学模型结合,设计粒子滤波算法的建议分布,使其能融合最新的观测数据,并由此对下一帧球员可能的状态进行抽样,然后计算各抽样与参考模板间的相似度,最终通过估计球员状态来达到跟踪目的。仿真实验结果表明:本文提出的跟踪算法能较好地解决不同球员间的遮挡问题,实现多名球员的跟踪,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

基于Mean-Shift和粒子滤波的两步多目标跟踪方法

针对Mean-Shift跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法。利用Mean-Shift进行第一步跟踪得到候选目标,在跟踪不准的情况下再利用粒子滤波进行后续的跟踪结果修正。实验结果表明两步跟踪算法既能保持Mean-Shift跟踪的实时性,也能维持粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性。     

联合Mean-shift与粒子滤波器的实时视频目标跟踪算法及实现

粒子滤波器由于摆脱了高斯分布的约束条件,已经成为一种主流的、面向目标的非线性运动跟踪算法,广泛应用于视频压缩与检索、智能视频监控、智能人机交互等领域,其缺点是计算复杂度高、计算量庞大,无法满足实时应用的需求。针对粒子滤波器在计算量、实时性及粒子退化方面存在的问题,提出了将Mean-shift算法嵌入粒子滤波器,对重要性采样分布进行优化,以较少的采样粒子实现视频目标跟踪。仿真实验结果显示,联合Mean-shift的粒子滤波算法在目标跟踪过程中具有较好的实时性与鲁棒性。     

量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法

在无线传感器网络(WSN)目标跟踪应用中,传统粒子滤波算法存在多样性退化问题。为提高WSN目标跟踪精度,提出一种基于量子遗传算法优化粒子滤波的WSN目标跟踪方法。量子遗传算法不仅增加粒子多样性,防止粒子退化现象出现,有效缩短了计算时间且改善粒子跟踪能力。测试结果表明,所提出算法很好地减轻了粒子退化对目标跟踪精度影响,提高了WSN目标跟踪精度和跟踪的实时性,跟踪结果令人满意。     

基于Mean-Shift和粒子滤波的两步多目标跟踪方法

针对Mean-Shift跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法.利用Mean-Shift进行第一步跟踪得到候选目标,在跟踪不准的情况下再利用粒子滤波进行后续的跟踪结果修正.实验结果表明两步跟踪算法既能保持Mean-Shift跟踪的实时性,也能维持粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性.     

基于粒子滤波的检测前跟踪算法的改进

针对基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)技术在弱目标的跟踪定位中,目标检测概率较低的问题提出改进。首先,对重要性密度函数进行重新构造,在只包含弱目标的运动模型预测数据的基础上,将实际观测数据与其一起构成的后验概率密度函数作为改进后的重要性密度函数。其次,在满足该后验概率密度函数的分布中,选取一定数目的粒子,在对目标的下一状态估值中,采用MMSE算法,推导出满足最小均方误差的表达式,而且通过引入概率粒子滤波算法,在计算上避开了积分运算。通过仿真实验表明,改进的PF-TBD算法不仅计算简单,而且提高了弱目标检测概率。     

一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法

提出了一种新颖的适用于自主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法.该算法采用了广义曲线的车道线参数模型,能同时适应弯道和直道的检测.该检测算法最突出的贡献在于,没有仅仅使用单一方法求解各个参数,而是根据各参数的不同精度要求,分别使用自适应随机霍夫变换(ARHT)方法和禁忌搜索算法计算车道线模型中的各个参数,这样既准确计算车道线模型中的参数,也兼顾了车载系统的实时性要求.此外,为了提高算法的实时性,引入了多解析度的策略,以降低整个流程的时耗.最后,为了满足自主驾驶系统对稳定性的需求,还提出了一种基于粒子滤波器的跟踪算法.通过不同场景下进行的实验,充分表明提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性,同时对不同的光照条件也有较好的适应性.     

两阶段混合粒子滤波的目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪,跟踪的成功率和精度与目标运动速度和算法的粒子数密切相关.较大的粒子数能够跟踪速度更快的目标,同时提高跟踪的精度,但会降低算法的实时性.为了解决这个问题,提出一种两阶段混合粒子滤波算法,在第一阶段中,利用少量粒子基于距离角度模型对目标的位置进行粗略估计.在第二阶段中,利用均值偏移算法对目标位置进行精确估计,同时利用粒子滤波对均值偏移的窗口进行自适应调整.实验表明,提出的两阶段混合粒子滤波算法,不仅能够实时地跟踪尺寸变化的目标,而且能够跟踪运动速度快的目标.     

基于粒子滤波和在线随机森林分类的目标跟踪

针对粒子滤波跟踪过程中不精确的状态模型或观测模型会降低跟踪精度的问题,提出一种基于粒子滤波与在线随机森林分类的目标跟踪算法框架.通过在线样本学习,随机森林中的样本集可以准确地近似目标外观的概率分布;在粒子滤波跟踪中,采用随机森林分类结果及区域直方图相似度来估计粒子相似度,从而提高了观测模型的精度.当出现跟踪漂移时,通过随机森林检测目标来重新初始化粒子滤波器,可以防止由于误差积累而造成的跟踪失败.采用vc 6.0+opencv实现了本算法,并设计两类试验分别来验证算法的跟踪精度和抗漂移能力.结果表明,该算法跟踪正确率比粒子滤波提高23%,比随机森林提高16%,因此可以防止无规则运动等因素造成的跟踪漂移,实现了长序列可靠跟踪.     

基于颜色的粒子滤波非刚性目标实时跟踪算法

非刚性目标的跟踪与分析在计算机视觉领域引起了很多学者的关注.基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置.提出一种改进粒子滤波算法并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪问题中.仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求.     

基于CRPF的MIMO雷达目标检测前跟踪算法

在对机动弱目标进行检测过程中,由于回波信号含有杂波、干扰等噪声,其统计特性未知,难以对回波信号进行数学建模,无法得到后验概率密度函数,传统的粒子滤波算法性能大幅下降.针对此问题,提出了基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪算法.该算法无需背景噪声的统计特性,只需利用目标状态的估计值与真实值之间的差值计算各粒子的代价和权值,避免了通过对噪声进行建模来求得后验概率密度的问题.实验仿真证明,当噪声统计特性未知时,所提算法检测跟踪性能明显优于传统粒子滤波算法.