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李沫李晶赵鹏飞丛彦超王雪 《光学与光电技术》2017,(4):72-77
针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。 相似文献
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针对无源声呐多目标方位跟踪问题,研究了一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法,关注于改善邻近目标和机动目标的跟踪性能。首先,提出了一种考虑了邻近目标影响的似然函数;其次,采用辅助变量利用量测信息优化粒子采样,当算法运动模型与目标实际运动状态失配时,这种策略具有很大优势。结合以上两点,提出了一种检测前跟踪算法,该算法将邻近目标划分为一组,使用邻近目标的预测状态计算目标的似然,计算效率较高。利用仿真生成的数据和海上采集的实际数据分别验证了该算法的性能,并与其他多目标粒子滤波检测前跟踪算法进行比较,证明了该算法具有良好的跟踪性能。在目标邻近和目标机动的情况下,该算法的优势更加明显。 相似文献
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针对单一视觉跟踪算法易受遮挡影响的缺陷,提出一种基于音视频信息融合的目标检测与跟踪算法。整个算法框架包括视频检测与跟踪、声源定位、音视频信息融合跟踪3个模块。视频检测与跟踪模块采用YOLOv5m算法作为视觉检测的框架,使用无迹卡尔曼滤波和匈牙利算法实现多目标的跟踪与匹配;声源定位模块采用十字型麦克风阵列获取音频信息,结合各麦克风接收信号的时延计算声源方位;音视频信息融合跟踪模块构建音视频似然函数和音视频重要性采样函数,采用重要性粒子滤波作为音视频融合跟踪的算法,实现对目标的跟踪。在室内复杂环境下对算法性能进行测试,结果表明该算法跟踪准确率达到90.68%,相较于单一模态算法具有更好的性能。 相似文献
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自适应分层采样辅助粒子滤波在视频跟踪中的应用研究 总被引:2,自引:2,他引:0
以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求. 相似文献
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基于直方图的粒子滤波已成功地用于解决计算机视觉中的目标跟踪问题,但是,在观测似然计算上的低效限制了它们的实时应用。针对该问题,提出了一种快速的粒子跟踪方法。其建立在积分直方图技术的基础上,使得每个候选样本的观测似然能够由少量的查找表运算有效地计算出来。该方法使用了大量的粒子以确保鲁棒性,同时确保具备实时跟踪的能力。实验结果表明该方法在计算效率上优于通常的粒子滤波跟踪方法。 相似文献
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针对水下多目标方位跟踪及航迹关联问题,提出了一种粒子滤波的联合检测与跟踪方法.该方法在状态滤波过程中不需要方位观测值的输入,直接根据波束能量评估粒子的似然函数;利用交叉和变异算子进化小权值样本,通过低差异性序列的重采样提高子代粒子多样性。实现了多目标的跟踪并避免了方位观测量与多目标航迹关联的问题。仿真结果表明,在航迹断续和航迹交叉的情况下,该方法能够连续准确地跟踪目标方位。利用水下无人平台舷侧线阵的试验数据对算法性能进行了验证,正横方向的跟踪误差在3°以内;在目标运动模型失配时仍可以收敛到正确的方位航迹,没有出现错跟与失跟现象,可提高对交叉、汇聚及分离的多目标方位航迹的连续检测与跟踪能力. 相似文献
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为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征,利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图和空间直方图相结合,在特征融合中引入特征不确定性度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,提高算法的鲁棒性。仿真实验结果表明,该跟踪算法平均位置最小误差值仅6.967 像素,而单一特征跟踪算法以及传统融合算法的跟踪误差达192.576 像素和199.464像素。说明本文算法在跟踪准确性上优于单一特征跟踪算法及传统融合算法,具有更好的跟踪精度和更高的鲁棒性。 相似文献
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The small dim moving target usually submerged in strong noise, and its motion observability is debased by numerous false alarms for low signal-to-noise ratio (SNR). A target tracking algorithm based on particle filter and discriminative sparse representation is proposed in this paper to cope with the uncertainty of dim moving target tracking. The weight of every particle is the crucial factor to ensuring the accuracy of dim target tracking for particle filter (PF) that can achieve excellent performance even under the situation of non-linear and non-Gaussian motion. In discriminative over-complete dictionary constructed according to image sequence, the target dictionary describes target signal and the background dictionary embeds background clutter. The difference between target particle and background particle is enhanced to a great extent, and the weight of every particle is then measured by means of the residual after reconstruction using the prescribed number of target atoms and their corresponding coefficients. The movement state of dim moving target is then estimated and finally tracked by these weighted particles. Meanwhile, the subspace of over-complete dictionary is updated online by the stochastic estimation algorithm. Some experiments are induced and the experimental results show the proposed algorithm could improve the performance of moving target tracking by enhancing the consistency between the posteriori probability distribution and the moving target state. 相似文献
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评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。 相似文献