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鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪
  • ISSN号：1673-064X
  • 期刊名称：《西安石油大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.4[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]西安石油大学计算机学院,陕西西安710065
  • 相关基金：国家自然科学基金（编号：51174162）; 陕西省教育厅专项科研计划（编号：14JK1584）; 西安市科技计划（编号：CXY1346（7））; 西安石油大学青年科技创新基金（编号：2013BS021）
作者： 李小和[1], 屈展[1], 王魁生[1]
关键词： 目标跟踪, 卡尔曼滤波, 均值漂移, AKF算法, 鲁棒性
中文摘要：

提出了一种鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。首先建立卡尔曼滤波的系统模型,用卡尔曼滤波预测目标在当前帧的位置,并将该预测值作为初始值,用均值漂移算法搜索目标位置。然后将搜索结果作为观测值来修正预测值,并根据目标模型与由均值漂移算法搜索得到的候选目标模型及相应背景模型的Bhattacharyya系数自适应调整卡尔曼滤波的参数,从而提出了一种鲁棒的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。仿真实验表明,该算法具有较好的跟踪精度,对遮挡具有较强的鲁棒性。

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期刊信息
  • 《西安石油大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西安石油大学
  • 主编：屈展
  • 地址：西安市南郊电子二路18号
  • 邮编：710065
  • 邮箱：xbzr@xsyu.edu.cn
  • 电话：029-88382326
  • 国际标准刊号：ISSN：1673-064X
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1435/TE
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年陕西省优秀期刊（一等奖）
  • 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,美国剑桥科学文摘,美国石油文摘,中国中国科技核心期刊,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）
  • 被引量:7423