动态场景下的运动目标跟踪方法研究 运动场景下背景建模
提出了一种针对尾流目标的跟踪方法。传统的跟踪方法对具有尾流的目标通常会被尾流干扰,无法将源于尾流的量测值与真实的目标进行正确关联,容易产生目标丢失或者失跟的情况。该方法将目标尾流作为一种特殊杂波,推导
论文研究-基于知识生命期的数据挖掘方法研究.pdf,
以知识生命期为线索,同时引入广义计算理论与技术,提出一种基于知识生
针对多目标跟踪数据关联问题,提出一种快速实现多目标数据关联算法CACDA(ChaosAntColonyDataAssociation),利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化,引入自适
提出一种基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非
基于RGB-D图像进行遮挡处理和恢复的目标跟踪方法,丁萍,宋砚,对象跟踪一直是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题。大多数传统的跟踪方法只将彩色图像用于这个问题,而这可能会遭受到不断变
在分析动态车辆调度问题的基础上,建立了基于时间轴的动态模型;接着针对该问题在实际中的应用,设计了基于并行节约法和禁忌搜索的混合算法以对动态车辆调度问题进行求解;最后给出算法实现和算例模拟,验证了该算法
随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实际情况中,目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题,由于
针对跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的变化 ,提出一种基于增量判别分析的特征融合算法。该算法首先计算各特征图像的似然图 ,然后通过增量判别分析计算各特征分类性能 ,得到相应权重 ,并在此基础上
针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在特征单一,在目标纹理或光照变化较大时跟踪不稳定的问题,提出了基于压缩感知的互补特征加权目标跟踪算法。该算法通过两个随机测量矩阵提取出两类互补的纹理特征和灰度均值特征