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自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪

徐超 高敏 杨耀

徐超, 高敏, 杨耀. 自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1942-1949.
引用本文: 徐超, 高敏, 杨耀. 自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1942-1949.
Xu Chao, Gao Min, Yang Yao. Self-tuning hierarchical Kalman-particle filter for efficient target tracking[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(6): 1942-1949.
Citation: Xu Chao, Gao Min, Yang Yao. Self-tuning hierarchical Kalman-particle filter for efficient target tracking[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(6): 1942-1949.

自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪

基金项目: 

军内科研项目;军械工程学院科研基金(YJJM11018)

详细信息
    作者简介:

    徐超(1987-),男,博士生,主要从事计算机视觉及图像末制导技术方面的研究。Email:475084845@qq.com

  • 中图分类号: TP391

Self-tuning hierarchical Kalman-particle filter for efficient target tracking

  • 摘要: 分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-10-05
  • 修回日期:  2014-12-15
  • 刊出日期:  2015-06-25

自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪

    作者简介:

    徐超(1987-),男,博士生,主要从事计算机视觉及图像末制导技术方面的研究。Email:475084845@qq.com

基金项目:

军内科研项目;军械工程学院科研基金(YJJM11018)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。

English Abstract

参考文献 (31)

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