节点文献

运动目标追踪的人工鱼群优化粒子滤波算法

免费订阅

【作者】 张婷婷于明阎刚

【Author】 ZHANG Tingting;YU Ming;YAN Gang;Tianjin Key Laboratory of Electronic Materials and Devices,Hebei University of Technology;

【机构】 河北工业大学天津市电子材料与器件重点实验室

【摘要】 为了进一步提高视频图像序列中的运动目标追踪精度,在扩展卡尔曼粒子滤波中引入人工鱼群算法,利用人工鱼群算法优化采样过程,使粒子不断朝高似然区域移动来寻找最优位置;然后对重采样过程优化,提高样本多样性,克服粒子样本贫化问题,提高对系统状态的预估精度;最后以颜色直方图特征描述运动目标,结合目标的运动特征建立游走模式的二阶自回归模型,以提高运动估计精度.对比标准粒子滤波(PF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF),人工鱼群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法(AFSA-EKPF)能够将滤波结果均方误差的均值和方差分别降低至0.113 86和0.003 09,同时在追踪运动目标实验中,能够有效地消除目标遮挡所带来的影响.

【基金】 河北省自然科学基金(F2015202239);天津市科技计划项目(15ZCZDNC00130)
  • 【DOI】10.14081/j.cnki.hgdxb.2016.04.003
  • 【分类号】TP391.41;TN713
  • 【下载频次】44
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: