河北省科技支撑计划项目(12210807)
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 相关作者：孟军英韩明刘教民王震洲王娟更多>>
- 相关机构：石家庄学院燕山大学河北科技大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省科技支撑计划项目河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于粒子滤波架构的实时目标跟踪算法研究被引量：3
- 2013年
- 针对粒子滤波算法运算量大,实时性较差的问题,提出了一种基于粒子滤波架构的实时性目标跟踪算法.通过选取优化的重要性概率密度函数,使粒子分布更接近实际的后验分布.并将Camshift算法融入粒子滤波中,使粒子向真实分布进一步聚类,从而可以用较小的计算代价,保证跟踪的精度.最后,将所设计的算法在交通视频监控中进行实际应用测试,实现了对目标车辆的有效跟踪.
- 孟军英刘教民韩明王娟
- 关键词：目标跟踪粒子滤波均值漂移扩展卡尔曼滤波智能交通
- 一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法被引量：15
- 2014年
- 针对非平稳背景下的复杂场景,该文提出一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法。该方法利用混合高斯模型(GMM)学习每个像素在时间域上的分布,构建自适应调整高斯分量K的方法,并针对不同情况,对描述像素的高斯分量数进行增加、删除或合并;在此基础上,模型参数更新式中引入了两个新的参数,能够根据实际情况自适应调整r值,使得背景建模和目标检测能够准确实时地随像素变化而变化,从而减少了运动目标信息的损失,提高了算法的鲁棒性和收敛性。实验表明,该算法在有诸多不确定因素的序列视频中能够迅速响应实际场景的变化,实现自适应背景建模和准确的目标检测。
- 韩明刘教民孟军英王震洲
- 关键词：运动目标检测
- 基于均值迁移的粒子滤波算法研究被引量：2
- 2014年
- 针对弱观测噪声环境下的粒子退化现象,特别是观测噪声较小时非线性非高斯的粒子滤波问题,提出了一种基于均值迁移的粒子滤波算法。首先,将核密度估计的无参快速模式匹配算法引入到粒子滤波中,并迭代计算概率密度估计。然后,利用均值迁移估计粒子梯度的方向,计算每个粒子移向其样本的均值。当粒子位置发生改变时,对重采样粒子进行加权处理。最后,根据本算法采样更新粒子集,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。
- 黄莉静于乃文王敬涛
- 关键词：后验分布密度估计粒子滤波
