用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法

• 作者: 周健 王华彬 许奇 陶亮
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 视觉跟踪 滤波算法 贝叶斯滤波 粒子滤波 运动模型 后验状态 智能群体优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 697-707
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 8089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201805049

摘要

针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法.算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态.实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶亮	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	108	931	17.0	25.0
2	王华彬	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	37	182	8.0	11.0
3	周健	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	37	157	8.0	11.0
4	许奇	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0