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摘要:
基于特征融合的粒子滤波算法可以将多个不同的特征进行融合,增强跟踪系统鲁棒性,但是现有的算法存在着特征显著性差,算法实时性不强以及融合策略不具备通用性的缺点.针对上述问题提出了一种适用于前车追踪系统的改进融合算法,采用增强边缘信息的SULBP新特征,并通过自适应降维方法提升特征提取的实时性;利用粒子集的分布状态设计自适应融合算法解决了融合策略的通用性问题.实验结果表明,所提出的多特征融合粒子滤波算法在跟踪性能和算法实时性上均有显著地提升.
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文献信息
篇名 用于前车追踪的多特征融合粒子滤波算法改进
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 前车追踪 粒子滤波 SULBP特征 自适应降维 自适应融合策略
年,卷(期) 2017,(19) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 173-178,230
页数 7页 分类号 TP391
字数 6538字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1701-0104
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 徐喆 北京工业大学信息学部 23 146 6.0 11.0
2 胡亮 北京工业大学信息学部 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
前车追踪
粒子滤波
SULBP特征
自适应降维
自适应融合策略
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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