一种新型自适应粒子群优化粒子滤波算法及应用

基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明：该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值.     

基于Kim与Camshift结合的运动目标跟踪算法

为了能够准确和快速的跟踪部分遮挡的运动目标,提出了Kim与Camshift相结合的运动目标跟踪算法。首先通过Kim算法(即帧差法与背景相减法结合)自动的提取目标,通过提取目标确定运动区域及运动区域的质心,然后通过此运动区域提取目标特征,用Camshift方法进行跟踪。此法克服了传统Camshift算法需要人为定位,对部分遮挡目标出现目标丢失和跟踪区域偏移的情况,最后通过实验验证了本算法对部分遮挡运动目标跟踪有较好的鲁棒性。     

基于SIR粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案

针对视频处理中的显著运动目标跟踪问题,提出一种基于序列重要性重采样(SIR)粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案.首先,对视频序列进行SIR粒子滤波,获得粒子的似然分布,并对粒子进行加权;然后,构建粒子的动态模型和观测模型;最后,当检测到目标运动时,根据每个时间步上观测似然的反馈信息,利用局部搜索算法自适应更新粒子的动态模型,从而实现目标的动态跟踪.实验结果表明,该方案能够有效地跟踪运动目标,且对目标背景、大小、遮挡和光照等因素具有鲁棒性.     

利用红外光谱仪的网球比赛运动目标跟踪方法

针对网球比赛中运动目标的有效快速跟踪问题,提出基于红外光谱仪的网球运动目标跟踪方法,采用红外光谱仪中采集模块采集运动目标的干涉图复原光谱,与实际光谱进行相位差比对,构建动态观测模型,并根据观测结果采用局部背景加权标记运动目标,最后通过局部搜索算法自适应更新动态观测模型,完成对运动目标的自动跟踪.实验结果表明,提出的方法在不同的背景、光照、角度变化的情况下能保持较高的跟踪成功率.     

拟蒙特卡罗粒子滤波改进算法及其在雷达目标跟踪中的应用

拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi-Monte-Carlo particle filter, QMC-PF）精度不高,运算复杂度大,难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求. 为此,提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法. 该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子,以此来替代低权重粒子,保证了样本的有
效性和多样性;同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重,提高了滤波的精度和速度;最后在不同的模型中进行仿真. 实验结果表明,与QMC-PF相比,所提出的算法提高了精度和运算速度,适用于雷达机动目标的跟踪.     

运动目标追踪的一种鲁棒算法

提出一种基于SURF与帧间差分的运动目标的跟踪算法.通过对采用帧间差分法获得运动目标,并结合SURF特征点提取来减少噪声影响,从而提高目标特征鲁棒性.实验结果表明,这种方法能够提高匹配的准确度与速度,并且对于旋转、光线变化等导致的跟踪性能下降问题,具有较好的鲁棒性.     

一种可见光成像弱小运动目标识别算法

对弹体抖动情况下可见光波段低信噪比目标的检测技术进行了研究,提出了一种和最大值滤波与改进型Hough变换结合的目标检测算法,并对算法进行了计算机仿真,给出了仿真结果.     

一种改进的强跟踪滤波算法

强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑. 在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一种改进的强跟踪滤波算法. 通过适当提高判断滤波发散的阈值,有效降低了误判滤波发散的概率,并能针对不同维数量测方程确定不同的弱化因子,避免了凭经验加入弱化因子解决这一问题的缺陷. 数值仿真结果表明：改进的强跟踪滤波算法对系统状态突变不但具有较强的鲁棒性,而且能有效保持滤波精度和对状态估计的平滑性,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

基于OpenCV运动中可变特征目标的检测和跟踪

利用OpenCV计算机视觉库实现运动中目标的检测和跟踪,其目标特征允许发生变化,在运动的情况下实现上述功能要求设计的程序代码注重实时性。使用摄像头对目标物体所在场景进行图像采集,按Haar特征的积分图运算方式,快速地产生含有当前和预估下的目标特征的级联分类器用于目标检测识别。在整个检测过程中,加入了自主学习的模块,通过不间断地对目标进行新特征采样和学习、更新级联分类器,解决在运动状态下识别产生新特征的目标。实验结果表明,本设计在目标物体或摄像头各自运动过程中能实时地有效地对目标实现检测和跟踪功能。     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用

提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法. 在跟踪算法中,将稀疏模型与多模块彩色特征相结合,并通过将其转化为l1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影. 跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点,并将对应于最小投影差的预测点模块作为最优跟踪. 为适应特征变化,在跟踪完成后根据新的跟踪结果自动更新目标模板. 大量包含遮挡和光照变化的不同类型密集场景测试验证了该方法的有效性,与其他算法的比较说明了其优良性能.     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

使用稠密SIFT特征表达目标的跟踪方法

提出了一种使用稠密SIFT特征进行目标跟踪的算法.该算法首先将表达目标的矩形区域分成相同大小的矩形块,计算每一个小块的SIFT特征,再对各个小块的稠密SIFT特征在中心位置进行采样,建模目标的表达.然后度量两个图像区域的不相似性,先计算两个区域对应小块的Bhattacharyya距离,再对各距离加权求和作为两个区域间的...     

基于DSP FPGA的嵌入式篮球运动 视频目标跟踪算法实现

针对篮球比赛中的运动目标跟踪问题,提出了一种基于DSP和FPGA的嵌入式篮球运动视频目标跟踪算法,将Mean Shift算法用于跟踪篮球运动视频目标,并给出了DSP FPGA的硬件设计该方法先建立一个包含运动目标的搜索窗,并初始化其位置和大小,进一步计算搜索窗的色彩直方图然后,输入待搜索图像,运行Mean Shift,获得新的搜索窗位置和大小;最后,基于Mean Shift算法迭代,获得运动目标的新位置FPGA方便电路设计,DSP则运行目标跟踪算法实验证明,提出的方法在激烈的比赛中依然能够准确跟踪运动目标     

一种自适应遥感图象小目标检测新方法

针对遥感图象普遍存在的小目标,提出了一种新的自适应检测方法.该方法基于图象局部扭曲度和峭度所具有的非对称性和拖尾特性,自适应地确定具有小目标的感兴趣区域(ROI),并在该区域内,结合能量特征实现图象目标的分割.针对分割分的二值图象仍具有的干扰噪声和虚假目标问题,进行了二值数学形态滤波,并结合目标的面积特征实现了小目标的精确检测.计算机模拟仿真结果证明了所提出方法的有效性.     

运动目标实时跟踪系统的设计

针对目前运动目标跟踪系统结构庞大、实时性差等问题,以高性能DSP芯片TMS320C6416为核心处理器,结合先进的FPGA技术设计了视频信号采集与处理的运动目标实时跟踪系统.系统采用改进的光流算法检测运动目标的运动参数,并以此控制摄像机跟踪运动目标.整个系统设计紧凑、简洁.实验结果证明系统具有很强的实时性和良好的稳定性.     

一种改进的快速中值滤波算法

对传统的排序算法进行了分析,并根据中值滤波在空域使用时各像素的空间位置关系,提出了一种相对快速的算法。     

一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法

在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果.     

缓冲算子及数据融合技术在目标跟踪中的应用

针对复杂环境下的多雷达目标跟踪问题,把灰色系统理论中的缓冲算子引入到多雷达目标跟踪领域,并通过对原始冲击扰动序列的改进来弱化其随机性.同时应用数据融合技术,对缓冲算子作用后的随机振荡序列作进一步改善和提高雷达系统的跟踪精度.仿真结果也表明,该方法是有效、可行的.     

机器人精确轨迹跟踪的一种新算法

本文着重研究了如何提高工业机器人实时轨迹跟踪精度的问题,建立了一种新的精确轨迹跟踪算法。并以PUMA-560机器人为例,对该算法进行了计算机仿真验证。