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摘要:
提出了一种新的自适应多特征融合跟踪算法.该算法采用多项式近似与中心差分方法实现建议分布函数的优化处理,通过扩展卡尔曼滤波器在采样粒子集中融入最新的量测信息,较好地克服了粒子权重退化问题;同时,为克服乘性与加性融合算法的缺陷,采用自适应多特征融合方法,将目标汽车静态和动态互补特征作为观测信息,在新算法的框架内进行自适应融合跟踪.实验结果表明,该方法有效提升了不同环境下车辆跟踪系统的精确性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于多特征自适应融合的车辆跟踪方法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 车辆跟踪 多特征融合 有限差分 粒子滤波
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 车辆与动力工程
研究方向 页码范围 33-38
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李战明 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 162 1481 18.0 29.0
5 李昱辰 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 4 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆跟踪
多特征融合
有限差分
粒子滤波
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