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基于粒子滤波的红外目标跟踪 总被引:29,自引:3,他引:29
粒子滤波(Partic le F ilter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪.系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型,并自适应地确定系统噪声方差.红外目标的描述利用目标区域的灰度分布,该灰度分布通过核概率密度估计建立.通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离,建立系统观测概率模型.实验结果表明该方法是有效的和稳健的. 相似文献
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基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。 相似文献
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为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。 相似文献
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纯方位目标跟踪是一个重要的研究课题。它要解决的问题是:利用含有噪声的方位数据来估计目标的真实运动轨迹。本文提出了一种基于粒子群优化的改进粒子滤波算法。这种算法可以将最新的观测值引入观测估计,提高了预估精度,减少所需的粒子数,从而实现对目标真实运动轨迹更好的跟踪。 相似文献
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采用粒子滤波算法解决运动目标跟踪中非线性非高斯问题。将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的采样阶段中,通过将每个粒子聚集到所在区域的局部极值,提高了采样粒子的使用效率。当发生目标遮挡时采用改进的粒子滤波算法,当无遮挡时采用均值漂移算法以提高速度。实验结果表明,该方法较传统单一算法具有较强的实时性和鲁棒性,能够有效实现在遮挡场景下的目标跟踪。 相似文献
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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。 相似文献
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