基于粒子滤波的目标追踪优化方法研究

发布时间：2024-01-01 07:35

　　目标追踪技术的广泛应用和迅速发展,使其成为智能信息处理领域的研究热点之一。目标追踪技术在智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察、增强现实、视频编辑等领域具有重要应用价值。用于目标追踪的算法有很多,本文选取新兴的用于目标追踪处理的粒子滤波算法进行研究与探讨。粒子滤波是一种在非线性,非高斯系统中具有极大优势的滤波处理技术。粒子滤波的思想基于蒙特卡洛采样,利用不断采样产生的随机粒子逼近状态的后验概率分布。近些年来,随着有关理论的研究,许多有效改进的算法不断被提出,使得粒子滤波在信号,图像处理,目标跟踪等领域都有广泛应用。而将粒子滤波技术应用于目标追踪中常会遇到特征描述不充分,目标复杂运动或尺度变化不易追踪,精度与实时性要求等问题。本文针对上述问题的处理提出了两种优化改进后的粒子滤波追踪器,将粒子滤波与多特征融合方法结合,设计了多特征融合粒子滤波目标追踪器;将粒子滤波与卡尔曼滤波算法结合,设计了卡尔曼粒子滤波目标追踪器。然后将实现的追踪系统应用于实际追踪场景中,对实验结果进行了讨论分析,验证了这两种优化改进后的粒子滤波追踪器有更好的处理性能。其中多特征融合粒子滤波器有更好的准确性和鲁...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文结构
第二章 相关技术
    2.1 目标追踪技术
    2.2 粒子滤波算法
        2.2.1 贝叶斯理论
        2.2.2 蒙特卡洛采样
        2.2.3 重要性采样
        2.2.4 重采样
        2.2.5 粒子滤波算法流程
    2.3 卡尔曼滤波算法
        2.3.1 卡尔曼滤波
        2.3.2 卡尔曼滤波算法原理
        2.3.3 卡尔曼滤波算法流程
    2.4 本章小结
第三章 多特征融合的粒子滤波追踪器的设计与实现
    3.1 多特征融合的粒子滤波追踪器
    3.2 目标特征提取与多特征融合方法
        3.2.1 颜色特征提取
        3.2.2 方向梯度特征提取
        3.2.3 特征相似性度量方法
        3.2.4 多特征融合方法
    3.3 多特征融合粒子滤波追踪器
        3.3.1 状态模型与预测模型
        3.3.2 观测模型
        3.3.3 初始化
        3.3.4 粒子传播
        3.3.5 权重计算与更新
        3.3.6 估计后验状态
        3.3.7 目标更新
        3.3.8 重采样
        3.3.9 融合结果
    3.4 实验与结果分析
    3.5 本章小结
第四章 结合卡尔曼滤波算法进行优化的粒子滤波追踪器的设计与实现
    4.1 在目标追踪中利用卡尔曼滤波算法对粒子滤波算法进行改进
    4.2 卡尔曼粒子滤波追踪器的设计与实现
        4.2.1 卡尔曼粒子滤波追踪器处理流程
        4.2.2 卡尔曼粒子滤波追踪器的设计与实现
    4.3 实验结果及分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 工作展望
参考文献
致谢



本文编号：3876360