基于BOX-PHD的红外视频目标跟踪算法

论文摘要

针对红外多目标信噪比低、特征少以及粒子滤波实现运算量大的问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度(BOXPHD)滤波的红外视频多目标跟踪算法。利用核密度估计的方法剔除背景,将所获得的前景目标质心以及长和宽作为量测信息,通过箱粒子概率假设密度滤波的预测与更新,实现对红外视频多目标的跟踪。实验结果表明,该算法在应对红外多行人目标跟踪以及目标新生的情况下对目标的数目和状态的估计有着较好的鲁棒性,同时很大程度上降低了计算量。

论文目录

• 1 背景减除
• 2 BOX-PHD滤波算法实现
•   2.1 箱粒子滤波
•   2.2 算法流程
•     2.2.1 初始化
•     2.2.2 预测
•     2.2.3 更新
•     2.2.4 重采样
•     2.2.5 目标状态估计
• 3 仿真实验
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李瞳,吴孙勇,杨标

关键词: 红外多目标,概率假设密度,箱粒子,核密度估计

来源: 桂林电子科技大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 桂林电子科技大学数学与计算科学学院

基金: 广西自然科学基金(2016GXNSFAA380073)

分类号: TP391.41;TN219

DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.06.013

页码: 498-502

总页数: 5

文件大小: 305K

下载量: 36