计算机集成制造系统 ›› 2020, Vol. 26 ›› Issue (12): 3229-3235.DOI: 10.13196/j.cims.2020.12.005
韩宇星,丁刚毅
摘要: 为了提高有遮挡情况下目标跟踪的可靠性,提出了基于改进粒子滤波的目标跟踪策略。建立了基于色度等级核函数的直方图模型,提高模型对光照变化的鲁棒性。根据目标的运动信息建立状态方程,采用径向基神经网络建立观测模型,根据模板与定位区的Hellinger距离判断目标是否发生遮挡。当目标未发生遮挡时,利用目标的状态信息更新状态方程并训练观测模型;当目标发生遮挡时,利用粒子滤波将状态方程的计算值和观测模型的预测值进行融合,得到目标状态的最优估计。仿真实验结果表明,采用RBF网络建立目标运动的观测模型能够引入与状态方程不同的预测信息,在较长时间遮挡的情况下,跟踪策略可减小粒子滤波最优估计与实际状态的偏差,提高遮挡情况下目标跟踪的可靠性。
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