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文檔簡介
1、視頻目標跟蹤作為計算機視覺領域中的重要組成部分,已經(jīng)廣泛應用于醫(yī)療診斷、智能交通系統(tǒng)、彈道導彈防御以及軍事制導等國民和軍事的眾多方面,受到相關領域科研學者的廣泛關注和深入研究。目前,粒子濾波作為目標跟蹤技術的主流跟蹤方法,但在實際應用中存在著粒子退化的缺陷,解決粒子濾波算法的粒子退化枯竭問題,是視頻目標跟蹤的重要研究課題。本文以非線性、非高斯系統(tǒng)的目標狀態(tài)估計理論為主線,在研究傳統(tǒng)目標跟蹤方法的基礎上,結合粒子濾波理論和均值漂移理論,針
2、對跟蹤算法優(yōu)化、多目標之間的合并分離遮擋沖突等問題進行系統(tǒng)地研究,改進了跟蹤算法的性能,提高了在復雜環(huán)境下目標跟蹤的實時性和魯棒性。
本文的主要工作包括:
(1)提出了一種自適應免疫優(yōu)化的無跡粒子濾波器(AIO-UPF),由于在重要性函數(shù)的選取上充分考慮了最新的觀測數(shù)據(jù)信息來產(chǎn)生粒子和更新權值,同時將引入自適應閾值因子δ的Metropolis準則的自適應免疫算法(AIO)中的粒子尋優(yōu)機制應用子粒子重采樣過程中
3、,使得粒子集能夠有效地分布于高似然區(qū)域,提高了系統(tǒng)在較偏觀測情況下目標狀態(tài)估計的精確度和穩(wěn)定性。仿真實驗的結果表明,本文算法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的UPF和常規(guī)粒子濾波。因此,在目標跟蹤精確性和抗干擾性要求較高的場合,新濾波器具有較高的應用價值。
(2)提出了一種基于AIO-UPF與MS的多目標跟蹤算法。該算法在提取目標觀測值后,利用基于推理的多目標關聯(lián)算法建立關聯(lián)矩陣,從而確定目標狀態(tài)序列。然后,利用AIO-UPF的抗遮擋和Me
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