基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法

提出一种基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达当中,弥补了一般色彩直方图的不足.试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确的跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标.     

自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。     

基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用UKF生成粒子滤波的建议分布(UPF),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。

Abstract：

An improved particle filter tracking algorithm was proposed to solve the problem of human tracking in infrared image sequences under complex background.According to the characters of the human in the infrared images,the algorithm firstly constructed the gray histogram of the human to extract the gray feature,and at the same time utilized a new method based on the inter-frame difference and gray probability distribution image to get the motion feature.Then,the above-mentioned two features were fused into the particle filter frame to calculate the particle weights.Finally the robust tracking of human in infrared image sequences was achieved.The experimental results show that compared with the traditional particle filter algorithm,the presented method greatly improves the accuracy and effectiveness of the infrared human tracking under complex background,and the tracking results are satisfactory.     

基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法

针对非线性非高斯环境下多目标被动跟踪的低可观测问题,将粒子滤波、联合概率数据关联和量测的幅值信息相结合,提出了一种基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法。将联合概率数据关联算法中的关联似然与幅值似然比相结合,利用粒子滤波算法进行跟踪滤波,用幅值量测来改善低可观测条件下的目标跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了数据关联的可靠性和目标跟踪的精度。     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

用于目标跟踪的自适应粒子滤波算法

结合粒子滤波算法,提出了一种能够根据目标运动特征自动确定粒子数的自适应目标跟踪算法。为了准确表示后验概率密度,粒子滤波通常使用大量的粒子。当运动预测准确时,用少量的粒子就可以准确估计概率密度函数。提出的算法利用描述概率密度所需的粒子数和运动估计准确程度之间的关系,自动确定粒子滤波所需的粒子数及其提议分布,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加跟踪器计算量的问题。实验结果表明该算法可以有效地估计出进行目标跟踪所需的粒子数目。     

一种基于粒子滤波的被动多传感器多目标跟踪算法

针对被动观测系统中非线性运动多目标跟踪问题,提出了一种基于交叉定位的模糊-概率双加权粒子滤波跟踪算法.算法利用多个被动传感器的角度观测信息进行交叉定位,得到目标的位置观测信息,通过模糊-概率双加权完成目标与定位点的关联匹配,最后利用粒子滤波对非线性运动的目标进行跟踪;其中关联算法和滤波算法的有效结合是该算法的创新点.仿真结果表明,所提出的算法可以准确地排除虚假定位点,可有效跟踪多个非线性运动目标.     

基于演化网络模型的箱粒子CPHD群目标跟踪

提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降低了运算量。算法通过对群目标状态采用CPHD滤波进行预测更新,并使用所获得的群信息修正群内目标的状态,进而实现对群质心的跟踪和群目标的势估计。仿真对比实验表明,所提算法在达到与传统算法相似估计性能的条件下,大幅降低了算法的运算量,同时在强杂波环境下也具有更为突出的优势。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

未知转换概率矩阵下的机动目标跟踪算法

机动目标跟踪过程中的转换概率矩阵往往是未知的,系统状态也将呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点。传统的方法如交互多模型、广义伪贝叶斯算法等解决该类型问题的效果并不理想。将准贝叶斯法则和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的未知转换概率矩阵条件下的机动目标跟踪算法(QB-APF)。仿真结果表明,该算法与其他方法相比具有更高的滤波精度和较好的数值稳定性。     

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中,并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定,能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试,实验结果表明,提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比,鲁棒性更好,能准确实时地对目标进行跟踪。     

基于矩阵S1/2范数的红外目标跟踪

目前使用的很多红外目标跟踪系统在目标背景复杂、目标形体较小、目标受到遮挡等情况下会发生目标丢失现象,针对这一问题,在粒子滤波框架下,提出了一种基于矩阵S_1/2范数的红外目标跟踪算法。首先,围绕上一帧被跟踪目标的状态对当前帧目标粒子进行采样;然后,将采样的目标粒子进行筛选,并将筛选后的粒子整体输入到基于矩阵S_1/2范数和l_1,1范数联合表示的最小化问题模型,并求解其最优解;最后,根据候选目标粒子在目标字典和背景字典表示下系数的差异确定最优目标粒子,即为当前帧跟踪结果。实验结果表明,相比经典的类似目标跟踪算法,该算法能够对复杂背景、目标形体弱小、目标受到遮挡等多种情况下的红外目标进行有效跟踪,并具有更强的鲁棒性和更好的时效性。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究

针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

基于容积粒子滤波的交互式多模型算法

针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。