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多特征融合的优化粒子滤波红外目标跟踪
  • ISSN号:1001-5078
  • 期刊名称:激光与红外
  • 时间:2014
  • 页码:35-40
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61171155);陕西省自然科学基金(No.2012JM8010);西北工业大学研究生创业种子基金(No.Z2013070)资助.
  • 相关项目:基于信息融合的机载雷达目标识别新算法研究
作者: 李蔚|李辉|
中文摘要:

针对粒子滤波重采样中粒子贫化问题,采用了权值选择的优化方法,对每个粒子的权值进行排序,选取其中权值较大的粒子参与跟踪估计,使权值较小的粒子有机会参与下一状态的估计,保证参与状态估计的大部分粒子具有多样性,有效克服粒子贫化现象。为了进一步提高跟踪性能,根据红外目标成像特点,融合目标梯度特征和灰度特征建立观测模型,并根据置信度实时调整每个特征对跟踪结果的影响,且自适应更新模板。经仿真验证,红外目标在复杂背景或遇到遮挡情况下,该算法能够精确鲁棒地跟踪目标。

英文摘要:

To deal with the problem of sample degeneration and sample impoverishment in traditional particle filter, a weight selected method is presented. The proposal distribution for each particle involves sampling from the state-space model a number of times. In order to improve the accuracy of infrared object tracking,the grey-scale feature and gradi- ent feature are combined to establish observation model! based on infrared image characteristics, and the influence of each characteristic on tracking is adjusted by depending on confidence. Simulation results show that the improved algo- rithm is robust, and can track infrared object stably under complex background.

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期刊信息
  • 《激光与红外》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国信息产业部
  • 主办单位:华北光电技术研究所
  • 主编:周寿桓
  • 地址:北京市朝阳区三仙桥路4号11所院内
  • 邮编:100015
  • 邮箱:jgyhw@ncrieo.com.cn
  • 电话:010-84321137 84321138
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-5078
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2436/TN
  • 邮发代号:2-312
  • 获奖情况:
  • 无线电子学、电信技术核心期刊,1991年首届全国优秀国防科技期刊二等奖,1991年全国光学期刊二等奖,2007-2008年,获工业和信息化部“电子科技期刊学...,2009-2010年获工业和信息化部“优秀期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11856