基于动态权重蚱蜢优化算法的突变运动跟踪

• 作者: 刘俊峰 张焕龙 聂志诚 陈宜滨 高增
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉跟踪 WGOA 动态权重 全局探索 局部开发
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 36-44
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2019395

摘要

针对传统跟踪器在跟踪过程中因目标突变运动导致跟踪失败的问题,提出了一种基于动态权重蚱蜢优化算法(weighted grasshopper optimization algorithm,WGOA)的突变运动跟踪方法.首先采用变异算子增加种群多样性,提升蚱蜢优化算法(grasshopper optimization algorithm,GOA)的全局探索能力.然后,在蚱蜢位置更新过程中引入非线性动态权重,既保证算法的全局探索性能,又增强算法局部开发性能,进而提高算法的收敛速度.最后,将WGOA应用于视觉跟踪来解决目标的突变运动.实验结果表明,WGOA具有较高的收敛精度和收敛速度,将其应用在视觉跟踪,可获得较好的跟踪精度及鲁棒性,特别是对于目标的突变运动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张焕龙	郑州轻工业大学电气信息工程学院	10	42	2.0	6.0
2	高增	郑州轻工业大学电气信息工程学院	2	1	1.0	1.0
3	陈宜滨	郑州轻工业大学电气信息工程学院	2	11	1.0	2.0
4	刘俊峰	郑州轻工业大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	聂志诚	郑州轻工业大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0