一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

• 作者: 何辉豪 厉行枫 徐海波 陈晋音
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群算法 欧氏距离 快速移动 种群多样性 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 812-817
• 页数: 6页
• 分类号: TP27
• 字数: 6054字
• 语种: 中文

摘要

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解.利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性.提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现“跟丢”的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晋音	浙江工业大学信息工程学院	45	217	9.0	13.0
2	何辉豪	浙江工业大学信息工程学院	4	32	3.0	4.0
3	厉行枫	浙江工业大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0
4	徐海波	浙江工业大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0