基于相关粒子滤波的目标跟踪方法研究

发布时间：2021-05-06 13:57

　　在计算机视觉研究领域中,目标跟踪作为计算机对外界信息深层解析的基础,无论在国防军事还是在生产生活中都有着不可或缺的应用需求。在实际应用中,复杂多变的环境条件给目标跟踪带来巨大挑战,如何提高跟踪算法的鲁棒性是本文研究的主要内容。粒子滤波算法在移动目标状态估计中,粒子样本数目越多,其状态估计效果越好,但是会产生较大的计算量,并且在状态递归估计中,容易导致粒子匮乏现象,继而降低算法跟踪性能;在核相关滤波目标跟踪算法中,当目标产生遮挡时,滤波模板容易受到污染,并且目标遮挡前后其位置可能发生较大偏移,容易导致跟踪器丢失目标;当目标发生尺度变化时,核相关滤波算法因为模板大小固定而无法与目标尺度保持一致性,致使跟踪精度下降。针对以上三个问题,本文提出了相应的优化方法,具体工作如下:为了提高粒子滤波算法的计算效率并保证粒子的多样性,本文提出了一种基于粒子繁衍的粒子滤波算法,首先,在重要性粒子集中筛选大权值粒子,然后在大权值粒子周围通过随机采样的方式生成新粒子,得到的粒子样本彼此独立且唯一,从而保证了粒子的多样性,并且提出方法不需要对大权值粒子进行多次复制操作,减少了计算量,提高了算法效率。最后,通过两... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 目标跟踪研究概况
        1.2.2 粒子滤波目标跟踪
        1.2.3 相关滤波类目标跟踪
    1.3 研究内容及章节安排
第2章 基于粒子繁衍的粒子滤波算法
    2.1 粒子滤波算法
    2.2 改进的粒子滤波算法
        2.2.1 粒子重要性采样
        2.2.2 基于粒子繁衍的重采样方法
    2.3 实验结果及分析
        2.3.1仿真实验
        2.3.2基于视频的目标跟踪场景实验
    2.4 本章小结
第3章 鲁棒性遮挡预测目标跟踪
    3.1 KCF目标跟踪算法
        3.1.1 目标分类器
        3.1.2 问题描述
    3.2 融合相关粒子滤波跟踪器
        3.2.1 特征提取
        3.2.2 PSR值计算
        3.2.3 多滤波模板
        3.2.4 粒子采样策略
        3.2.5 模型更新
    3.3 实验结果分析
    3.4 本章小结
第4章 多尺度适应性目标跟踪
    4.1 多尺度适应性策略
    4.2 算法整体流程与分析
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 实验参数与评价标准
        4.3.2 实验跟踪效果
        4.3.3 实验数据与分析
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]多特征融合的自适应相关滤波跟踪算法[J]. 范文兵,赵周鼎,王诗.  计算机工程与应用. 2018(14)
[2]改进协方差矩阵的智能车视觉目标跟踪方法[J]. 刘红星,胡广地,朱晓媛,李进龙.  计算机工程与应用. 2019(03)
[3]自适应模板更新的鲁棒目标跟踪算法[J]. 刘芳,黄光伟,路丽霞,王洪娟,王鑫.  计算机科学与探索. 2019(01)
[4]基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法[J]. 孙春梅,谢明,王婷.  科技通报. 2017(10)
[5]时空上下文相似性的TLD目标跟踪算法[J]. 张晶,王旭,范洪博.  计算机科学与探索. 2018(07)
[6]基于相关滤波器的长时视觉目标跟踪方法[J]. 朱明敏,胡茂海.  计算机应用. 2017(05)
[7]一种多模型贝努利粒子滤波机动目标跟踪算法[J]. 杨峰,张婉莹.  电子与信息学报. 2017(03)
[8]一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法[J]. 杨赛,赵春霞,徐威.  自动化学报. 2016(08)
[9]粒子滤波理论、方法及其在多目标跟踪中的应用[J]. 李天成,范红旗,孙树栋.  自动化学报. 2015(12)
[10]部件级表观模型的目标跟踪方法[J]. 王美华,梁云,刘福明,罗笑南.  软件学报. 2015(10)



本文编号：3172042