基于粒子滤波的目标跟踪算法

粒子滤波的一些文献

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（１１）６１

基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪

何文媛，韩

斌，徐

之，宋敬海

ＨＥＷｅｎ－ｙｕａｎ，ＨＡＮＢｉｎ，ＸＵＺｈｉ，ＳＯＮＧＪｉｎｇ－ｈａｉ

江苏科技大学电信学院，江苏镇江２１２００２

ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１２００２，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｂｅｃｋｙ＿１９８３＠１６３．ｃｏｍ

ＨＥＷｅｎ－ｙｕａｎ，ＨＡＮＢｉｎ，ＸＵＺｈｉ，ｅｔａｌ．Ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｎｄｍｅａｎ－ｓｈｉｆｔ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

（１１）：６１－６４．ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｍｂｅｄｓｍｅａｎ－ｓｈｉｆｔｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｆｒａｍｅｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｒｅｇａｒｄｃｏｌｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕ

基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法

第31卷第5期2011年5月

文章编号：1001－9081（2011）05－01205－04

计算机应用

JournalofComputerApplicationsVol．31No．5May2011

doi：10．3724/SP．J．1087．2011．01205

基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法

曹

洁，曾庆红，王进花

（兰州理工大学计算机与通信学院，兰州730050）

(zengqinghong_2008@126．com)

要：标准粒子滤波（SPF）是解决非线性、非高斯模型系统跟踪问题的典型方法，然而粒子更新过程严格依赖

于参数的选取，且不能处理曲线拓扑结构的变化。鉴于此，提出基于几何主动轮廓模型的粒子滤波（PF）算法。利用

摘

水平集技术处理轮廓曲线拓扑结构变化，改进重采样技术，增加粒子多样性。实验结果表明，该算法是有效可行的，并

具有更强的适应性。提高了非线性系统状态的估计精度，

关键词：几何主动轮廓模型；粒子滤波；目标跟踪；重采样

中图分类号：TP751．1；TP391．41文献标志码：A

Particlefiltertrackingalgorithmbasedongeometricactivecontours

CAOJie

博 士 学 位 论 文 第五章 基于粒子滤波与联合概率数据联想的多视觉目标跟踪

在复杂场景中，多视觉目标交互是常见的，多目标跟踪是分析场景中多视觉目标交互信息的有效方法。多目标跟踪一直都是视觉跟踪研究的热点和难点。多目标跟踪的关键是排除虚假目标干扰和有效区分各跟踪目标——数据联想。数据联想的实质就是把从视频信号中获取的受噪声干扰的多视觉观测与目标状态假设相关联。解决数据联想的方法很多，比如最近邻滤波器[47]、多假设滤波方法[64,139]、概率数据联想滤波（PDAF）和联合概率数据联想滤波（JPDAF)[27,47,65,67,115,140-142]等。由粒子滤波原理（见2.3节）和贝叶斯意义下视觉跟踪定义（见定义3.2）可知，粒子滤波本身可以直接用来实现多目标的跟踪，但其效率比较低，只实用于目标数目较少的场景。在非高斯、非线性情况下为了稳健的、有效的跟踪多目标，一些学者提出了将粒子滤波与联合概率数据联想结合，从而实现有效的多目标跟踪[27,67,140-142]。在视觉跟踪研究领域，粒子滤波已开始应用于多视觉目标跟踪[66,143-145]。而且，Rasmussen等提出将概率数据联想方法应用于复杂视觉目标跟踪问题[115]。在此，主要

毕业设计（论文）任务书

学生姓名： 学 号： 班 级： 专 业：□自动化

□测控技术与仪器

所在 系：□控制科学与工程

□仪器科学与技术

设计(论文)题目： 滤波算法在目标跟踪中的应用

起 迄 日 期： 2012 年 3 月 26日~ 6 月 15日 设计(论文) 地点： 校内 指 导 教 师： 王秋平

发任务书日期: 2012年 1 月 13 日

毕 业 设 计（论 文）任 务 书

毕 业 设 计（论 文）任 务 书

任务书填写要求

1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在专业的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生；

2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；

3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，必须经过所在系主管领导审批后方可重新填写；

4．任务书内有关“系”

为了改进粒子滤波算法的性能,这里研究了一种粒子滤波算法改进策略。该粒子滤波算法改进策略包括四部分：首先,采用了结合退火参数的混合建议分布,以考虑当前观测测量值的最新信息;接着,基于有效样本大小确定自适应重采样的阈值,以保证有合适的重采样次数;然后,基于权重优化思想提出了一种改进的部分系统重采样算法,在利用算法执行速度快的同时优化部分系统重采样算法;最后,在重采

第2 9卷第 2期21 0 2年 2月

计算机应用研究Ap l a i n Re e r h o o u e s p i t s a c f C mp t r c o

Vo . 9 No 2 12 . F b 2 1 e. 0 2

粒子滤波算法改进策略研究于金霞，汤永利，许景民(河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作 44 0 ) 50 3摘要：为了改进粒子滤波算法的性能，里研究了一种粒子滤波算法改进策略。该粒子滤波算法改进策略包这

括四部分：首先，采用了结合退火参数的混合建议分布，以考虑 3前观测测量值的最新信息； -"接着，基于有效样本大小确定自适应重采样的阈值，以保证有合适的重采样次数；然后，于权重优化思想提出了一种改进的部分系基

统重采样算法，在利用算法执行速度快的

目标跟踪算法的研究设计

西北工业大学明德学院本科毕业设计论文

目录

摘要 (1)

ABSTRACT (2)

第一章绪论 (4)

1.1课题研究背景和意义 (4)

1.2国内外研究现状 (5)

1.3本文的具体结构安排 (7)

第二章运动目标检测 (8)

2.1检测算法及概述 (8)

2.1.1连续帧间差分法 (9)

2.1.2背景去除法 (11)

2.1.3光流法 (13)

第三章运动目标跟踪方法 (16)

3.1引言 (16)

3.2运动目标跟踪方法 (16)

3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (16)

3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (17)

3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (18)

3.3运动目标搜索算法 (18)

3.3.1绝对平衡搜索法 (18)

3.4绝对平衡搜索法实验结果 (19)

3.4.1归一化互相关搜索法 (21)

3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (22)

第四章模板更新与轨迹预测 (26)

4.1模板更新简述及策略 (26)

4.2轨迹预测 (28)

4.2.1线性预测 (29)

4.2.2平方预测器 (30)

1

西北工业大学本科毕业设计论文

4.3实验结果及分析： (31)

致谢 (36)

参考文献 (37)

毕业设计小结 (38)

41

西北工业大学明德学院本科毕业设计论文

超宽带雷达用于人体探测,在大规模城区巷战、反恐斗争和灾害救援等方面有着广阔的应用前景.传统的超宽带成像算法在识别能力及计算效率上已不能满足要求.本文针对运动人体目标场景建立系统模型,将人体运动等效为天线移动扫描,基于快速SEABED成像算法提出一种用于超宽带雷达的动目标跟踪成像算法.仿真与实验结果验证了算法的有效性和可行性,该算法对系统硬件要求低,实时性好,准确度

第 3期2 1年 3月 01

电

子

学

报

Vo . 9 No. 13 3

ACT E EC RONI A I CA A L T C S NI

Ma . 2 l r 0 1

基于超宽带雷达的运动人体目标跟踪成像算法黄琼一吴世有孟升卫，,,一陈洁方广有，(. 1上海航天技术研究院 82, 0所上海 20 9; . 000 2中国科学院电子学研究所，北京 109; . 0 10 3哈尔滨工业大学，哈尔滨 10 8 ) 506

摘

要：超宽带雷达用于人体探测， 在大规模城区巷战、反恐斗争和灾害救援等方面有着广阔的应用前景 .传统

的超宽带成像算法在识别能力及计算效率上已不能满足要求 .本文针对运动人体目标场景建立系统模型，将人体运动等效为天线移动扫描，基于快速 S A E E B D成像算法提出一种用于超

南京理工大学

硕士学位论文

雷达目标跟踪算法研究

姓名?王莹

申请学位级别?硕士专业?通信与信息系统指导教师?王建新

20080605

硕士论文雷达目标跟踪算法研究

摘要

在众多领域?比如军事上的战场监视、防空系统?民用上的交通管制、机器智能、医疗器械?目标跟踪都是一个基本的或重要的问题。雷达跟踪系统中的关键就是目标跟踪算法的设计。随着应用的推广?各种新的技术被应用到雷达目标跟踪中来以适应更加复杂的环境。而目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法?本文重点研究了现阶段应用比较广泛的几种滤波算法?并讨论了这些跟踪算法目前所存在的问题。

本文首先概述了目标跟踪模型的建立?给出了几种常见的机动目标运动模型和量测模型坐标系的选择?在此基础上介绍了???滤波和?【??吖滤波?改进型仅??滤波?重点分析了??????滤波?包括扩展??????滤波?跟踪技术?通过建立相应的模型仿真了解到?标准??????滤波对于匀速直线运动跟踪效果较好?而基于???的跟踪方法对于线性或者弱机动性的目标有很精确的跟踪性能?但是?对于多维状态的跟踪系统????中的雅克比矩阵计算会很复杂也很困难。其次?本文还详细介绍了基于??????滤波的交互多模型?????????????????????????

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

基于粒子群算法的图像增强

图像增强 粒子群研究的内容 粒子群的算法思想 粒子群算法的改进研究 粒子群研究展望 图像增强的原理 图像增强的方法 图像增强的应用

粒子群算法

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强算法

图像增强

图像增强，即有目的地强调图像的整体或局 图像增强 部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强 调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体 特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使 之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判 读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 因此图像增强的研究具有重要的理论价值和 现实意义。

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强

图1 原始图像

图2 增强后的图像

图3原始的灰度直方图

图4增强后后的灰度直方图

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强算法

用matlab实现图像对比度增强 算法

第十一章 模糊和KALMAN滤波目标跟踪系统

学生：卢宗庆 指导老师：高新波

内容提要1.模糊和数学模型控制器2.目标实时跟踪系统

3.模糊控制器4. KALMAN滤波控制器 5. 仿真结果 6. 总结在第九章我们比较了模糊和神经网 络在倒车控制中的应用，在本章着 重比较模糊系统和KALMAN滤波系 统在实时跟踪上的比较。

一 模糊和数学模型控制器1.模糊控制器 模糊控制器不同于传统的数学模型控制器，模糊系统不需精确 的数学模型既：不需根据输入来函数式地描述输出；同时模糊 系统对于所描述状态和怎样描述状态并不是不确定的。 模糊控制器是一个模糊系统，是一个单位立方体间的映 F :In I p 射： I n 包含属于空间 X {x1 ,..., xn } 的所有模糊子集； I p 包含 F 属于空间的所有模糊子集。模糊系统 将模糊子集 X 映射 成模糊子集 Y 。通常 X 和 Y 可以是连续的、离散的、或集 合的。

模糊控制器有一系列的FAM(模糊自联想记忆)“规 则”,它描述模糊的专家知识或学习训练好的输入到 输出的转变。一个FAM可以总结概括一个特定的数学 模型的动作。模糊系统可以非线性地将一个确定的或 模糊化的输入转变成一个模糊集输出。这个输