基于粒子滤波的静态目标检测算法研究

• 作者: 吕钊 吴小培 张超 王营冠 胡鹏程 鲍丙计
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 目标偏移 粒子滤波 背景模型 相关度 静态目标检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2273-2278
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4970字
• 语种: 中文

摘要

由于粒子分布随机性的存在,传统粒子滤波算法无法准确获取静止目标的中心点和目标偏移信息,常因此导致误检.所提算法在现有粒子滤波框架内增加背景模型,利用中心点以及目标偏移信息检测到目标发生运动状态转换,再将被跟踪目标与背景模板进行匹配,根据其相关度判断目标的状态.多场景下的实验结果表明,该方法对视频场景中的静态目标有较高的检测精度和鲁棒性,同时实现了较低的误警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕钊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	49	318	9.0	16.0
2	吴小培	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	132	1377	20.0	29.0
3	张超	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	36	257	9.0	15.0
4	王营冠	中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室	71	470	10.0	18.0
5	鲍丙计	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	2	7	2.0	2.0
6	胡鹏程	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	3	10	3.0	3.0