基于自适应有限差分粒子滤波的说话人跟踪

针对非线性说话人跟踪系统,提出一种基于自适应有限差分粒子滤波算法的麦克风阵列声源定位与跟踪方法.该方法在改进的粒子滤波框架内,采用适应性较强的布朗运动模型,通过计算麦克风阵列波束形成器的输出能量来构建似然函数,有效降低观测误差的不确定性对说话人位置估计的影响,一定程度上提升了说话人跟踪系统的精度.实验结果表明,该方法在基于麦克风阵列的说话人跟踪系统中具有较高的精确性.     

基于分层采样粒子滤波的说话人跟踪方法

利用分层采样方法,融合波达方向和时间延迟两种信息,实现了对说话人的定位与跟踪.分层采样方法考虑波达方向和时间延迟这两种不同观测信息对说话人位置估计精度的差异,将基于波达方向滤波得到的状态后验概率密度函数作为基于时间延迟滤波的重要性采样函数,增强了重要性概率密度函数与后验概率密度函数的相似程度,从而改善了重要性概率密度函数的质量,减小了采样粒子权值的方差,提高了对说话人位置的估计精度.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于自适应交互式多模型粒子滤波的分布式说话人跟踪算法

针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种...     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

基于粒子滤波的目标跟踪算法

随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。     

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.     

基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法

目标跟踪技术一直是计算机视觉的核心内容。本文结合粒子滤波与Mean-shift跟踪方法,提出了一种新的自适应目标跟踪方法,通过利用粒子滤波获取目标的初始位置,进而采用Mean-shift跟踪方法,实现目标跟踪的准确定位,同时,通过抑制背景特征分布,更新目标特征分布,从而在跟踪过程中自适应调整目标的模板表示。实验结果表明了本文提出方法的有效性。     

基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究

针对复杂场景下目标跟踪算法存在的跟踪目标丢失漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的目标跟踪算法.该算法采用CNN提取跟踪目标的高层语义特征,并引入离线训练方式,提高训练效率以及特征提取的泛化能力;利用粒子滤波算法框架,实现目标运动状态的有效估计;同时采用长时与短时两种更新策略,并引入困难样本挖掘的在线训练方式,以适应目标外观变化与背景干扰等复杂情况.仿真实验结果表明本文算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景.与多个当前的跟踪算法在公开测试样本下进行了结果比较和分析,验证了本算法在解决跟踪目标丢失漂移等问题上的有效性.      

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.     

云层背景下粒子滤波目标跟踪方法研究

对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.     

基于多路径粒子滤波目标跟踪

视觉跟踪是机器人自主导航、智能监控系统的关键技术.在粒子滤波跟踪算法中,设计粒子滤波器时,粒子大小是固定不变的,而目标与镜头之间是相对运动的,目标图像大小可能超出粒子范围,使得跟踪跟踪目标丢失.为了解决了上述问题本文提出了基于小波变换图像的粒子滤波方法.这里做法是在图像中目标上采集粒子,然后采用小波变换的分解算法和重建算法处理目标附近区域图像,再将采集到的粒子分成三部分,分别在原图和两种小波图像中传播.这样可以增强粒子滤波的鲁棒性,提高跟踪精度.     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

基于农田特征的多模型交互粒子滤波跟踪算法

从农田垄线等间距地形特征着手,基于粒子滤波提出了一种基于低成本定位器的高精度跟踪算法.对农机工作路线进行优化设计的基础上,确定了适合农田作业的2种运动模型,并采用交互式多模型(IMM)粒子滤波算法对田间运动目标进行了定位滤波处理;然后以粒子滤波算法为基础,将农田地形特征作为一个限制因素融入到算法中,在滤波过程中对穿越垄...     

一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

针对采用单一图像特征进行目标跟踪时鲁棒性不高的问题,提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法.该方法利用颜色特征和纹理特征描述目标,并将二者融合于粒子滤波框架中,提高了目标跟踪的稳定性,同时也在一定程度上克服了目标跟踪中光照变化时跟踪效果较差等缺点.实验结果表明,该文算法不仅提高了目标跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

Two-stage prediction and update particle filtering algorithm based on particle weight optimization in multi-sensor observation

The reasonable measuring of particle weight and effective sampling of particle state are consid- ered as two important aspects to obtain better estimation precision in particle filter. Aiming at the comprehensive treatment of above problems, a novel two-stage prediction and update particle filte- ring algorithm based on particle weight optimization in multi-sensor observation is proposed. Firstly, combined with the construction of muhi-senor observation likelihood function and the weight fusion principle, a new particle weight optimization strategy in multi-sensor observation is presented, and the reliability and stability of particle weight are improved by decreasing weight variance. In addi- tion, according to the prediction and update mechanism of particle filter and unscented Kalman fil- ter, a new realization of particle filter with two-stage prediction and update is given. The filter gain containing the latest observation information is used to directly optimize state estimation in the frame- work, which avoids a large calculation amount and the lack of universality in proposal distribution optimization way. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

基于正则的POCS无源毫米波超分辨率重建

针对无源毫米波图像普遍存在分辨率不高的问题,提出一种基于正则化技术的超分辨率重建方法.在具体的成像模型基础上,对获取的无源毫米波图像序列进行基于正则的凸集投影(POCS)处理.将正则化条件作为POCS的一个凸约束,使得到的高分辨率图像在平滑噪声的同时能很好地保护图像的纹理细节.实验结果表明,该方法还可以提高图像的分辨率,是一种较好的无源毫米波超分辨率重建方法.