基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法

发布时间：2017-11-18 21:27

  本文关键词：基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法

  更多相关文章： 目标跟踪 UKF滤波器 无迹变换(UT) 强跟踪滤波 非线性系统 视频目标

【摘要】：针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在非线性系统状态估计中存在的跟踪缓慢和稳态偏差问题,提出一种基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法。该算法以无迹变换(unscented transform,UT)为基础,结合强跟踪滤波器和UKF滤波器的优点,在状态预测协方差矩阵中引入时变渐消因子调节卡尔曼增益,强迫输出残差序列保持正交,并提取残差序列的有效信息,提高滤波器对状态变化的跟踪能力。仿真结果表明,利用强跟踪UKF算法对视频中的运动目标进行跟踪,具有更高的跟踪精度,状态滤波均方误差更小。
【作者单位】： 中南大学物理与电子学院;湖南中大业翔科技有限公司;中兴通讯股份有限公司微电子研究所;
【分类号】：TN713;TP391.41
【正文快照】： 视频序列中运动目标的检测与跟踪技术是智能视觉监控的重要课题之一,是目标分类、行为理解等后续高级处理的基础[1-2],在航空航天、智能交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等领域中具有广泛的应用。在目标跟踪领域,应用最多的是EKF(extendedKalman filter)[3],

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1201211