收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于粒子滤波的多目标跟踪算法的研究

蒋恋华  
【摘要】:目标跟踪技术是计算机视觉领域的一个研究分支,在军事和民用两方面都有着十分广泛的应用。粒子滤波(PF)作为一种随机性算法,常用于解决目标跟踪问题,它的本质是随机产生一定规模的粒子来估计出问题最优解。在实际应用中为了使目标跟踪算法具有更好的鲁棒性,必须产生大量的假设粒子,这必将带来巨大的计算量。与单目标跟踪相比,基于视频的多目标跟踪系统面临一个更复杂的环境,包括目标数目的不确定性、多目标的帧间关联性、多目标间的遮挡、合并与分裂等。 本论文的研究目标是针对多目标跟踪系统中需要解决的多种复杂情况,设计和实现一种基于粒子滤波框架的具有一定鲁棒性、实时性的多目标跟踪算法。为了提高多目标跟踪算法的效率,本文将用于人体姿态跟踪的基于抑制免疫粒子滤波算法扩展到多目标跟踪领域,提出了一个基于抑制免疫粒子滤波的多目标跟踪算法。该算法利用免疫优化算法加快了对状态空间的搜索,同时利用目标关联矩阵,处理多目标跟踪中的遮挡问题。利用基于泊松逆梯度(PIG)的分割算法处理新目标的检测。实验部分以活体动物血管细胞视频序列作为实验数据,分别对本文提出的算法和基于逆梯度变异系数(GICOV)的多假设细胞检测算法进行了仿真验证,并从效果和性能两方面比较了两个算法的实验结果。实验表明,本文的算法在保证跟踪精度的同时具有更好的实时性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 王晓卿;王鹏;;粒子滤波算法重采样门限值研究[J];科技情报开发与经济;2011年12期
2 曹淑艳;周立锋;;一种相控阵雷达自适应目标航迹跟踪方法[J];战术导弹技术;2008年04期
3 杜治君;陈姗姗;李波波;;目标跟踪机器人算法研究[J];现代经济信息;2009年14期
4 龙章勇;;浅析轨道交通智能视频监控的关键技术[J];硅谷;2011年06期
5 赵欣;陈峰;吴立知;;一种改进的meanshift运动目标跟踪算法[J];通信技术;2011年11期
6 胡海峰;杨震;;无线传感器网络中基于网格的目标跟踪算法[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2007年06期
7 焦亚萌;冯西安;黄建国;张引;;基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法[J];鱼雷技术;2008年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 张园;空中单机动目标跟踪算法的研究[D];大连海事大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 吴建伟;基于粒子滤波目标跟踪算法研究[D];浙江理工大学;2014年
2 张文俊;机器视觉目标跟踪算法研究[D];太原科技大学;2014年
3 刘峰;基于Mean Shift的视频目标跟踪算法的研究与改进[D];安徽大学;2014年
4 佘万明;基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法研究[D];兰州理工大学;2014年
5 刘锴;基于排序支持向量机的目标跟踪算法研究[D];厦门大学;2014年
6 龚小彪;基于TLD框架的目标跟踪算法研究[D];西南交通大学;2014年
7 周宇超;复杂场景下的多目标跟踪算法研究[D];吉林大学;2014年
8 赵建平;室内环境下运动目标跟踪算法研究[D];天津理工大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978