基于改进重采样的粒子滤波红外车辆跟踪算法

论文摘要

针对传统粒子滤波算法状态方程无法利用多帧信息及重采样阶段的粒子种类缺失问题,提出基于改进重采样的粒子滤波红外车辆跟踪算法,对图像进行预处理,增强图像;引入图像准则并结合多帧信息对粒子滤波的状态方程予以改良,在保证以目标帧间变化为基础的前提下将图像信息更多的结合在状态方程中,提高算法的抗干扰能力;在重采样阶段利用粒子权值设定阈值,在保留原始大权重粒子的基础上引入受小权重粒子影响的新粒子,抑制粒子权重过于集中,保证粒子的多样性。经过实验验证,提出的算法在精确性与抗干扰性方面与传统粒子滤波方法相比有较大提升。

论文目录

• 0 引言
• 1 红外车辆目标跟踪
• 2 预处理与目标检测
•   2.1 预处理阶段
•   2.2 检测阶段
• 3 目标跟踪
•   3.1 算法流程
•   3.2 重采样改进
• 4 实验结果与分析
•   4.1 实验环境
•   4.2 实验分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马天超

关键词: 粒子滤波,重采样,状态方程,长宽比,圆形度,图像信息融合

来源: 无线电工程 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61201238)

分类号: U463.6;TP391.41;TN713

页码: 592-596

总页数: 5

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