粒子滤波跟踪ppt

针对自动焊接过程中焊缝跟踪因受弧光、飞溅等噪声干扰而导致跟踪精度低的问题,提出了一种基于方向梯度直方图(Hog)粒子滤波的V型焊缝跟踪算法。Hog具有良好的几何和光学形变不变性,所提算法用它来描述焊缝

多线索融合是解决复杂情况下跟踪问题的有效手段, 为此提出一种基于自适应分块目标模型的多线索融合 粒子滤波跟踪方法. 根据目标颜色分布自适应分块建立目标描述模型, 可提高对目标初始描述的适应性; 采用多

为解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题, 通常将多目标状态和观测数据表示成随机集形式, 并 通过递推计算目标状态联合分布的概率假设密度(PHD) 来完成. 然而, 对于被动测角的非线性跟踪问题,

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤

考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用meanshift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。

对运动目标(如船、飞行器等)的跟踪,主要使用雷达跟踪系统。在实际处理数据时,需要使用状态空间表示法对过程建模。在雷达跟踪系统中,目标位置的测量值是在与传感器位置相关的极坐标系下得到的。因此,雷达目标跟

针对多个信噪比相差较大时容易发生的目标漏检问题,提出了一种改进的多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法(IM-PF-TBD)。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中,采用锦标赛选择方法对检测粒子群进行重采

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在“当前”统计模型框架下进行机动目标

该算法实现基于粒子滤波的检测前跟踪算法，利用该算法可实现雷达弱小目标检测跟踪。检测前跟踪算法是指对雷达数据不进行CFAR，在检测的同时进行跟踪。

包含粒子滤波算法原理及目标跟踪的例程,多个程序