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摘要:
针对低信噪比(SNR<3 dB)场景下弱小目标跟踪问题,提出了改进的粒子滤波跟踪方法.本文首先通过空间位置加权的方式来获取灰度特征,并将邻域运动模型和灰度概率图相结合来获取弱小目标运动特征,然后构建灰度与运动特性的联合观测模型来计算粒子权值.同时在跟踪过程中考虑到目标的灰度分布特性并不稳定,加入了自适应更新参考目标灰度模板的策略,最后采用几组真实场景来验证本文算法的跟踪效果.实验证明:和传统算法相比,本文算法增强了低信噪比(SNR<3 dB)场景下红外弱小目标跟踪能力.
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内容分析
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文献信息
篇名 改进粒子滤波的弱小目标跟踪
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 弱小目标 跟踪 粒子滤波 特征融合
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 科研论文
研究方向 页码范围 9-18
页数 10页 分类号 TP391
字数 7173字 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2018.170569
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 徐智勇 中国科学院光电技术研究所 57 441 12.0 17.0
5 张建林 中国科学院光电技术研究所 31 221 11.0 14.0
9 樊香所 中国科学院光电技术研究所 5 30 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
弱小目标
跟踪
粒子滤波
特征融合
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
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
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