融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

• 作者: 张亚楠 武林林 裴海龙 魏武
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 工学
• 关键词: 交通工程 多模型融合 粒子滤波 目标跟踪 Camshift AdaBoost
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2010.01.019

摘要

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪. 此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost 分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数.(2)用两种描绘子提高对似然性的估计.(3)采用两种有效措施提高算法的实时性.通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失.行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴海龙	华南理工大学自动化科学与工程学院	151	1087	16.0	23.0
2	魏武	华南理工大学自动化科学与工程学院	48	370	10.0	16.0
3	张亚楠	华南理工大学自动化科学与工程学院	3	77	3.0	3.0
4	武林林	西安交通大学能源与动力学院	3	77	3.0	3.0