基于粒子滤波的目标跟踪算法

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基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花

Key words:object tracking;particle filter;EKPF;UPF
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001-9227(2013)-01-0010-04
0引言视频目标跟踪一直是计算机视觉领域的核心问题，其广泛
应用在视频监控、计算机视觉导航、人机交互等领域[1-2]。视频目标跟踪算法一般分为两类：确定性跟踪算法与随机性跟踪算法。确定性跟踪算法归结为能量函数的优化问题，如最为常见的均值漂移（mean-shift）算法，其有实时性好的优点，但容易收敛到局部极值，导致目标跟丢[3]。随机性跟踪算法归结为动态系统的状态估计问题，其中常见的是粒子滤波（particle filter）算法。视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题，尽管粒子滤波是一个解决非线性、非高斯的主流方法，但仍有重要性函数的选择、权值退化与样本枯竭等问题，导致滤波发散。
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花，等
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究*
王进花，付德强，曹洁，李军（兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州，730050）
摘要:针对标准粒子滤波算法存在的缺陷，本文引入了两种改进的方法，引入最新的量测信息，改进粒子滤波的建
议分布。EKPF 通过引入扩展卡尔曼算法改进粒子分布，UPF 引入无验结果表明，UPF 算法优于扩展卡尔曼粒子滤波算法与标准粒子滤波算法。
关键词:目标跟踪；粒子滤波；EKPF；UPF
Abstract:For the defects of the standard particle filter algorithm, two improved algorithm are proposed, which introduced

基于改进粒子滤波器的WSNs目标跟踪算法

明：目标跟踪算法采用新的粒子滤波器之后，以获得更为精准的目标跟踪性能。该可
关键词：无线传感器网络；信息粒子滤波；向预测；目标跟踪方
中图分类号：Ｔ９Ｐ３３
文献标识码：Ａ
文章编号：１０－７７２１）３０３－３００９８（０１０－１２０
Ｋｙｗｏｄ：ｗｒｅｓｓｎｏｎｔｏｋ（Ｎ）ｉｆａｉ — ａｉｅｌｒＩＦ；ｐｅｉｔｎｏｓ；ｎｒｔｎｐｒｃｔ（－）ｒｄｃｏｆｒｔｎａｅｅｗｏｍｏｔｌｆｅＰｉｉｄｅｉｒ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｎｉｒｖｄｐｒｉｌｌｒａｇｒｔｍｏＮｓｔｒｅｒｃｉｇｉｐｏｏｅ．Ｆ’ ｉｅｔｎｖｌｅｉｍｐｏｅａｔｅｆｔｌｏｉｃｉｅｈｆｒＷＳａｇｔｔｋｎｓｒｐｓｄＰＳｄｒｃｉａｕｓａｏ
Ｔａｇｔｔａｋｎｃｅｅｂａｅｎｉｐｏｅｒｉｌｌｅｒｅｒｃｉｇｓｈｍｓｄｏｍｒｖｄｐａｔｃｅｆｔｒｉ
ａｇｒｔｏｒｌｓｅｏｔｒｓｌｏｉｈｍｆｒｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｅｗｏｋ
ｔａｋｎｇｒｃｉ
０引言
行转换，态记录被跟踪目标节点的特征变化过程。动１基于改进型ＰＦ的目标跟踪算法
１１粒子滤波器．
无线传感器网络（ｉｌｓｓｎｏｅｗｒｓＷＳｓ就是ｗｒｅｓｅｓｒｔｏｋ，Ｎ）ｅｎ

基于粒子滤波的on—line boosting目标跟踪算法

摘
要：基于Ｈａａｒ — ｌｉｋｅ特征的ｏｎ — ｌｉｎｅｂｏｏｓｔｉｎｇ跟踪算法（ＨＢＴ）把目标跟踪看作是目标与背景的二分类问
ห้องสมุดไป่ตู้
题，通过在候选区域搜索最大分类置信度的方法得到目标新的位置。但在获取最大置信度时选用的是区域穷举搜索法，当目标过大或者运动速度过快时，很难确保系统的实时性，且易造成跟踪丢失。本文将粒子滤波算法引入ＨＢＴ目标跟踪框架中，通过建立目标运动模型，并把ＨＢＴ目标分类置信度与粒子滤波的观测模型结
第３１卷
第３期
广西师范大学学报：自然科学版
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕａｎｇｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ
ＶｏＩ．３１ＮＯ．３
Ｓｅｐｔ．２０１３
２０１３年９月
基于粒子滤波的ｏｎ — ｌｉｎｅｂｏｏｓｔｉｎｇ目标跟踪算法
马先兵，孙水发，覃音诗，郭青，夏平
（三峡大学智能视觉与图像信息研究所，湖北宜昌４４３００２）
学习对目标和背景进行分类从而实现了对目标的跟踪，但是这种基于ｏｆｆ — ｌｉｎｅ的跟踪算法缺点在于不能
够自适应目标和背景变化，容易造成跟踪丢失。２００６年，Ｇｒａｂｎｅｒ将ｂｏｏｓｔｉｎｇ算法作为ｏｎ — ｌｉｎｅ特征选择

基于粒子滤波和多特征融合的目标跟踪算法

ｃｌｌｉｎｆｈａｉｅｅｇｔＭｅｎｈｌｔｅｅｈｓｇｆｒｏｒｎｒｃｒｌｒａｊｓｄａａｔｅ．ｈａｕａｏｔｅｒｃｉ．ａｗｉ，ｈｉｓｆｕｉｌｄｓｕｔａｗｅｅｄｔｐｉｌＴｅｃｔｏｐｔｌｗｈｅｗｇｏｆｎｏｃｏａｔｕｕｅｄｖｙ
ｄｖｅｏｅｙｕｉｇｔｒｅａｅｅｍａｅｅｌｐｄｂｓｎａｇｔｙｌｖｌｉｇ．Ｔｈｗｏｆａｕｅｒｕｅｎｔｅｆａｆｐｒｉｌｌｒｈｅｌｋｉｅｅｔｅｔｒｓｗｅｅｆｓｄｉｈｒｍｅｏａｔｃｅｆｔ，ｔｉｓｔｉｅｎｈ
构信息的融合系数．实验表明，该算法的稳定性较高，同时提高了跟踪的精度。关键词：粒子滤波；加权颜色直方图；结构模型；融合ＢａｅｎＰｒｉｌＦｌｒｎｌ— ａｕｅｕｉｎ ‘ ｊｃａｋｎｏｉｍｓｄｏａｔｅｉｅｄＭｕｔｆｔｒｓＴＡｌｔｃｔａｉｅＦｏ
ｃｎｉｏｓｆｌｔｒｄｂｃｇｏｎｓａｔｃｉｇａｇｒｈｃｍｂｎｎｅｃｌｒａｄｓｕｔｒｌｎｏｍａｉｎＷａｒｐｓｄｏｄｔｎｕｔｅａｋｒｕｄ，ａｋｎｌｏｉｍｏｉｉｇｔｏｏｎｒｃａｆｒｔＳｐｏｏｅ．ｉｏｃｅｒｔｈｔｕｉｏＷｅｇｔｄｃｌｒｈｓｇａｂｓｄｏＶｓｕｅｏｄｓｒｅｔｅｃｌｒｄｌｆｔｅｔｒｅ，ｔｕｔｒｌｍｏｅｗａｉｈｅｏｏｉｏｒｍａｅｎＨＳｗａｓｄｔｅｃｂｈｏｏｔｉｍｏｅａｇｔａｓｃｕａｄｌｓｏｈｒ

粒子滤波在目标跟踪算法中的应用研究

摘
要：针对非高斯、强噪声背景下的高机动目标实施跟踪时，卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波
等算法将出现滤波精度下降甚至发散现象。粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤
波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势。以目标跟踪问题为背景，将粒子滤波与卡尔曼滤波算法进行了对比研究。关键词：目标跟踪；粒子滤波；卡尔曼滤波
（ｉｅｅｓｏｃｓａｅ，ｈｎｚｏ５０２Ｃｉ￣ＡｒＤｆｎｅＦｒｅｄｍｙＺｅｇｈｕ４０５，ｈｌ）Ａｃｌｔ
Ａｓａｔｂｔｃ：Ｗｈｎｔｅｏｊｃｒｅｂｃｇｕｄｏｉｈｒｎｕｅｎ，ｕｔｍｏｅ，ｏ — ａｓｉ，ｒｅｂｅｔａｅｉｔａｋｒｎｆｇｅｅｖｒｇｍｌ— ｄｌｎｎＧｕｓｎｈｓｎｈｏｈｍａｉｉａ
踪性能优劣的关键步骤。专家提出了目标运动模型包括：多项式模型、阶时间相关模型、阶时间相一二关模型、半马尔可夫模型、ｏａ统计模型、Ｎｖｌ机动目标 “ 当前 ” 统计模型等，中多项式模型占有重要地其位，的两种特殊形式匀速（Ｖ）型和匀加速它Ｃ模（Ａ模型因其简单有效，Ｃ）有着广泛的应用。然而，
Ｋａｍａｌｅ．ｌｎｆｔｒｉ
Ｋｅｏｄ：ｏｊｃｔｃｉｇｐｒｃｌｒＫｌａｌｒｙｗｒｓｂｅｔａｋ；ａｉｅｆｔ；ａｎｆｔｒｎｔｌｉｅｍｉｅ

基于粒子滤波的目标跟踪算法

基于粒子滤波的目标跟踪算法作者：宋光彦来源：《科技创新导报》2012年第16期摘要:随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。

关键词:粒子滤波图像信号目标跟踪中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)6(a)-0031-011 粒子滤波算法描述粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,它是利用粒子集来表示概率,即通过随机抽取的加权粒子来代替状态的后验概率分布,这是一种顺序重要性采样法。

当随机采取的粒子数量时,结果也就无限接近于实际的状态后验分布。

因其在非线性、非高斯系统表现出来的优越性,粒子滤波已经成为视频监控、图像处理、生物测定、金融数据等领域的研究热点。

1.1 初始化图像特征是表征一个图像最基本的属性,是图像分析的分布重要依据,它分为自然特征和人工特征。

被跟踪的运动目标要具有一定的先验特征,如目标的颜色分布特征、灰度边缘特征、纹理、光谱等。

我们可以根据实际的需要,选择不同特点的先验特征来描述粒子滤波中每个粒子的初始状态,其决定着滤波的先验概率形式,初始权重取1/Ns。

值得注意的是粒子数的选取与跟踪的实际要求有关,粒子数越多,跟踪就越稳定,精度也就越高,但同时计算量也会变得越大。

1.2 系统状态转移系统状态转移,是指运动目标状态随时间的更新。

需要通过系统模型中的状态方程来描述其状态转移关系。

布朗运动模型、匀速运动模型和匀加速运动模型是处理图像跟踪中的有三种比较普遍的数学模型。

布朗运动模型也被叫作随机游走模型,其目标方程为:xk=Axk-1+Bjk-1,其中,A,B为常数,xk为目标在k时刻的状态,jk-1为归一化噪声量。

匀速和匀加速运动模型的目标方程采用高阶自回归模型,其方程为:ck=Ack-2+Bck-1+Cjk-1,A、B、C均为常数。

1.3 系统观测系统观测是指在通过状态转移方程对目标状态的传播进行“假设”后,用所得的观测量对其进行验证。

一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法

ｉｅｕｎｔｌＭｏｔｒｏｓｍｕａｉｎｂｓｄｏｏｌｅｒｆｌｅｉｇａｇｒｔｍ．ＩｈｓｐｐｒｗｅｕｅｒｇｌｒｓａｓｑｅｉｎｅＣａｌｉｌｔａｅｎｎｎｉａｉｒｎｌｏｉｈａｏｎｔｎｔｉａｅｓｅｕａ —
唐现国，何祖军
（苏科技大学电子信息学院，苏镇江２２０）江江１０３
摘要：滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一。粒子滤波器是基于序贯ＭｎａｏｏｔＣｒ仿真方法的非线ｅｉ
性滤波算法。本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法。正则粒子滤波算法足基于正则再采样算法，
ｔａｈａｔｌｉｅｌｏｉｈａｄｉｈｓｂｔｅｒｃｉｇｅａｉｒａｄｔｅＲＰＦｈａｇｒｃｉａｖｌｈｎｔｅｐｒｉｅｆｌｒａｇｒｔｍｎｔａｅｔｒｔａｋｎｂｈｖｏ，ｎｈｃｔｓｈｉｈｐａｔｌａｕｅｃａｄｂｒａｐｉａｉｎｐｏｐｃ．ｎｏｄａｐｌｔｏｒｓｅｔｃＫｅｒｓ：ｒｇｌｒｚｄｐｒｉｌｉｅ；ｔｒｅｒｃｉｇ；Ｂａｅｉｎｅｔａｉｎ；ｒｓｍｐｉｇｙｗｏｄｅｕａｉｅａｔｅｆｌｒａｇｔｔａｋｎｃｔｙｓａｓｉｔｏｍｅａｌｎ
（ｅａｔｎｆＥｅｔｏｉｓａｄＩｆｒｔｎ，ｉｎｓｉｅｓｔｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙＤｐｒｍｅｔｌｃｒｎｃｎｎｏｍａｉＪａｇｕＵｎｖｒｉｏｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｏｏｙＳＺｅｊｎ０３，ｈｎ）ｈｎｉｇ２０Ｃｉａａ１２

基于粒子滤波和Galerkin法的改进目标跟踪算法

ｐｒｉｌｌｅｎｄＧａｅｋｎ’ ｅｈｄａｔｃｅｆｔｒａｌｒｉＳｍｔｏｉ
ＬＡＮＧｎ。ＧＡＯｈ — ｉＧＵ０ｉＷａｇＹｉｇＩＮａＳｉｗｅ．Ｌｅ．ｎｎ
（．ｃｏｌｆＡｔａｉ，ＮｒｗｓｒｌｔｈｉｌＵｉｒｔｉｎＳａｎｉ１０２ｈｎ；１ＳｈｏｏｕｏｔｎｏｔｅｅｎＰｏｅｎａｎｖｓｙ＇ｈａｘ７０７，Ｃｉａｍｏｈｔｙｃｃｅｉ，Ｘａ
（ｃｒｉ．ｎｏ＠ｇａｌｃｎｓｏｐｏ１ｂｙｍｉｏ１．）
摘
要：粒子滤波框架下，计的准确性受到建议分布选取的影响很大。传统的粒子滤波通常采用系统转移在估
概率作为建议分布，传统的建议分布选取方法由于没有考虑新的观测信息，此不能产生准确的估计值。为此采但因
ｔｅｅｔｔｎａｃｒｃｏａｅｏｔｄｔｎｌｆｔｒ．Ｉｈｒｐｓｄｆｍｅｏｋｃｌｒｍｏｅｎｓａｅｍｏｅｒｈｓｉｉｃｕａｙｃｍｐｒｄｔｒｉｏａｌｓｎｔｅｐｏｏｅｒｍａｏａｉｉｅａｗｒ，ｏｏｄｌａｄｈｐｄｌｗｅｅ
Ｓｐ２１ｅ．０１
ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．２８ｏ：０３２／ＰＪ１８．００４９１
基于粒子滤波和Ｇｌｒｉ的改进目标跟踪算法ａｋｎ法ｅ

基于粒子滤波的目标跟踪算法

ｆｔ）或蒙特卡罗滤波ｆｏｔＣｒｌｒ。粒子ｉｅｌｒＭｎｅａｌｆｔ）ｏｉｅ
）。实际上，随着粒子数目的增加，粒子的概
率密度函数将逐渐逼近状态的概率密度函数。这样．粒子滤波估计就可以达到最优化的贝叶斯估
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第９卷
第１期２
电手元器件主用
ＥｅｔｎｃＣｍｐｎｎ＆ＤｅｉｅＡｐｌａｉｎｌｃｒｉｏｏｅｔｏｖｃｐｉｔｓｃｏ
Ｖｏ．ｏ１１Ｎ．２９
Ｄｅ．２ｏｅＯ７
架下进行目标跟踪的具体算法和实现步骤。
关键词：粒子滤波；相关跟踪；灰度特征
Ｏ引言
视频序列目标跟踪是计算机视觉领域中的重
要分支。它在工业生产、医疗卫生、国防建设、航空宇航等各个领域都有着广泛的应用。因此．目标跟踪即将成为未来模式识别领域中主要的研
＝ｐ√ Ｉ（）一ｐ √ （ｍ）
式（）（）描述了最优化贝叶斯估计的基３、４
１粒子滤波算法
粒子滤波是通过寻找一组在状态空间中传播
收稿日期：０７０ — ５２０ — ６０
本思想，但式（）中的积分仅对某些线性动态系３
第９７第２卷２年１２００１期月
鼹恭衙
Ｖ１Ｎ．ｏｏ２．１９
Ｄｅ．２０ｃ０７
法的近似数值求解方法。

基于粒子滤波的机载目标跟踪系统设计

ｓｒｔｈｔｅａｇｒｈｗｒｌｉｅ－ｍｅａｄｒｂｓ．ｔａｅｔａｏｔｍｏｋｗｅｌｎｒａｔｎｕｔｈｔｌｉｌｉｏＫｅｒｓ：ｌｃｒ－ｐｉａｒｃｉｇｓｓｅｆｒＭＵｙｗｏｄｅｅｔｏｔｌｔｋｎｙｔｍｏＡＶ；ａｔｌｌｒｒａ－ｍｅｔｃｉｇＫａｍｌｆｔｒｏｃａｐｒｃｅｆｔ；ｅｔｒｋｎ；ｌ蚰ｉｅｉｉｅｌｉａｌ
关键词：小型机载成像跟踪系统；子滤波；时跟踪；尔曼滤波微粒实卡
中图分类号：Ｎ１Ｔ２６文献标识码：ＡＤＯＩ１．９９ｊｉｎ１０－０８２１．７０６：０３６／．ｓ．０１５７．０２０．２ｓ
图像信号处理单元对实时性要求较高，在相邻两帧时间内需要处理的数据量大且算法的复杂度
高。因此，本单元采用Ａｔａ司的Ｅ２２ｌｒ公ｅＰＣ０实现
８２４
激光与红外
第４２卷
字信号处理系统架构。ＦＧＰＡ模块实现系统间通信及图像预处理功能，Ｓ块逐帧完成图像处理，ＤＰ模得到目标的脱靶量信息，过串口将脱靶量信息送至通电机伺服控制模块。电机伺服控制模块驱动电机，电机带动ＣＤ镜头转动使目标始终位于视场中心Ｃ
ＯｂｅｔｒｃｉｇｓｓｍｏｊｃａｋｎｙｔｆｒＭＵＡｂｓｄｏａ ‘ ｌｌｒｔｅＶａｅｎｐｒｉｅｆｔｔｉｅｃ

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｎ）ｉ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅ￣ａｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｈｅｔｍｏｖｉｎｇｗｅａｋｔａｒｇｅｔｉｎｔｈｅｌｏｗＳＮＲｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｈｅｔｐａｒｔｉｃｌｅ ’ Ｓｄｅｇｅｎｅｒａｃｙ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｈｅｔｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒｂａｓｅｄｔｒａｃｋ・・ｂｅｆｏｒｅ・・ｄｅｔｅｃｔｉｖｅｗｉｌｌｄｅｓｃｅｎｄｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｈｅｔｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｇｅｔｓｗｅｋｅａｒ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｓｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｏｒｈｅｔｓｉｇｎａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｌｆｕｃｕａｔｔｉｏｎｉｓｓｔｒｏｎｇ．Ｗ１ｔｌｌｈｉｔｓｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ，ａｄｄｔｈｅｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｂｅｆｏｒｅｅａｃｈｃｙｃｌｅ，ａｎｄｔｈｅｄｉｓｒｔｉｂｕｔｉｏｎｏｆｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅａｖｅｒａｇｅｍｅｈｏｔｄｎｄａｈｅｔ

运动像机下基于粒子滤波的多目标跟踪算法

ｏｃｍｅａｆｒａｗｈｌ．ｆａｒｉｏｅ
Ｋｅｙｗｏｒ：ｍｕｌｉｔｒｔｔａｋｉｄｓｔ－ａｇｅｒｃｎｇ；ｃａｅａｍｏｉｎ；ｐａｔｃｅｆｌｅ；ａｏｒｇｅｓｖｅｐｏｅｓＨＳＶｓｏａｍｒｔｏｒｉｌｔｒｉｕｔ —ｅｒｓｉｒｃｓ；ｈｉｔｇｒｍ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａａｋｎｌｏｉｍａｅｎｐｒｉｌｌｒｉｐｏｏｅｏｄａｔｌ —ａｇｔｒｃｉｇｉａｒｔｎｓｔａｉｎＩｔｃｉｇａｇｒｔｂｓｄｏａｔｃｅｆｔｓｒｐｓｄｔｅｌｒｈｉｅｗｉｍｕｔｔｒｅａｋｎａｃｍｅａｍｏｉｉｔ．ｎｈｉｔｎｏｕｏｔｅｐｏｏｅｌｏｉｍ，ｔｅｐｓｔｎａｄｓａｅｏｒｅｓｉｅｖｄｏａｅｔａｋｄｂｓｎｅｏｄｏｄｒａｔ —ｅｒｓｉｅｐｏｅｓａｅｈｒｐｓｄａｇｒｔｈｈｏｉｏｎｃｌｆａｇｔｔｉｅｃｅｙｕｉｇａｓｃｎ — ｒｅｕｏｒｇｅｓｖｒｃｓｓｔｉｔｎｈｒｒｈｔａｓｔｎｍｏｅｄａＶｉｔｇａａｅｏｓｒａｉｎｍｏｅ．ｘｅｉｎａｓｌｓｈｗａｅｐｏｏｅｌｏｉｍａａｋｍｕｔ— ｒｉｏｄｌｎｉｎａｎＨＳｈｓｒｍｓｈｂｅｖｔｏｄ１ｏｔＥｐｒｍｅｔｌｅｕｔｓｏｔｔｈｒｐｓｄａｇｒｈＣｔｃｌｒｈｔｔｎｒｉ

基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术研究

基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术研究
随着计算机技术的发展和普及，人们对于多目标跟踪技术的需求越来越高，这
也促进了多目标跟踪技术的研究与应用。

而在众多的多目标跟踪算法中，粒子滤波算法因其出色的性能表现和较高的稳定性而备受关注。

粒子滤波算法的原理是利用随机采样的方法来描述概率分布，通过对这些样本
的更新和筛选，最终得到与目标实际运动情况相匹配的状态。

在多目标跟踪中，每个目标的状态可以表示为一个四元组：位置、速度和尺寸，而多个目标的状态则可以表示为一个状态向量。

粒子滤波算法的核心思想是通过不断循环的样本生成、权重更新和样本筛选，
不断优化概率分布，最终得到最优的跟踪结果。

具体而言，需要首先生成一定数目的粒子样本，这些样本包含了当前目标状态的随机分布信息。

接着，利用观测数据对样本的权重进行更新，依据权重对样本进行筛选，得到下一时刻的状态向量。

而经过多次循环之后，得到的目标轨迹便是最佳的跟踪结果。

除了基本的粒子滤波算法，还有一些基于其改进的算法被广泛应用于多目标跟
踪中。

例如，在目标数量较大的情况下，传统的粒子滤波算法往往会出现样本数量不足的问题，从而导致跟踪准确度下降。

而随着算法的不断改进，例如混合高斯方法和卡尔曼滤波方法等，可以有效提高算法的稳定性和鲁棒性。

总体而言，基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术已经得到了广泛的应用和研究，其应用范围也越来越广泛，例如在交通监控、医学图像处理和航空控制等领域中都有着重要的应用价值。

虽然目前的研究还存在一定的局限性和挑战，例如目标状态表示的精度和权重的计算方法等，但随着技术的不断发展和创新，相信在不远的将来，多目标跟踪技术将会得到进一步的突破和提升。

基于粒子滤波的JPDA多目标跟踪算法

基于粒子滤波的ＪＤＰＡ多目标跟踪算法
李龙，超英，树峰秦黄（北工业大学理学院应用数学系，西西安７０２）西陕１１９
摘要：对于非线性非高斯系统的多目标跟踪问题，在已获得各目标初始信息和观测信息的基
∈Ｒ和ｚ ∈Ｒ“分别是系统的状态向量和观测向量，
Ｒ和Ｗ ∈Ｒ“分别是系统的过程噪声和观测噪声且相互独立，。为系统状态初始概率，据观测样本Ｐ（）依
Ｚ＝ｚ … ，｝在最小均方误差准则下，到的系统状｛，ｚ，得态Ｘ｛，，Ｊ最优估计为：＝ … 的
多目标跟踪的基本概念是Ｗａｘ于１５９５年提出的．
其中
一
。
０和ｇ（分别为系统的状态函数和观测函数，）
数据关联和状态估计是其两个重要方面 … 。１６９４年，
Ｓｔｅｉｌｒ对多目标跟踪理论，合联合概率数据关联算法，出了一种基于数值积分粒子滤波的多目标跟踪算法。仿真结果结提表明，算法在解决非线性非高斯系统的多目标跟踪问题时是可行有效的。该
关键词：数值积分；子滤波；线性非高斯；据关联粒非数

基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法

下融合ＥＦ的粒子滤波（Ｐ跟踪算法。ＫＥＦ）
１Ｆ与ＥＦ算法ＰＰ
首先考虑如下非线性模型：ｘ＝ｘ一，一）ｋＡ（１１
ｚ＝ｋｘ，ｋｈ（ｋ）
．
非线性非高斯问题时，ｏｄｎ等首次将Байду номын сангаас粒子滤波（Ｆ）Ｇｒｏ［Ｐ
ＴｅｈｑｕｎｅｈｄｃｎｉｅａｄＭｔｏ
基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法
王树亮，怀林，晓君阮翁（肥电子工程学院，徽合肥２０３）合安３０７
摘要：在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法，合后的算法在计算提议概率密度分布融
跟踪系统。在实际处理数据时，要使用状态空间表示需
法对过程建模。在雷达跟踪系统中，标位置的测量值目
利分布表征机动加速度特性，因而更符合实际。常用的
选取系统状态的先验分布作为粒子滤波提议分布的算
适应跟踪性能。
关键词：粒子滤波；自适应跟踪；动目标机
中图分类号：Ｔ２５Ｐ７文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ７０２１）６０８ — ４６４７２（００１ — ０３０
Ａｄｐｉｒｃｉｌｏｉｈｏａｕｅｉｇｔｒｅａｅａｔｖｅｔａｋｎｇａｇｒｔｍｆｒｍｎｅｖｒｎａｇｔｂｓｄ

一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法

法。该文首先对图像的直方图进行改进，提出了一种基于统计直方图分布的目标模型。然后通过这个模型将这两种方法有效地结合起来。根据跟踪的过程，自适应地调整参数。能够较好地处理图像＿列中由于光线变化或遮挡序
所带来的影响。实验证明，该文所提出的方法与均值漂移方法相比，即使在复杂的情形下，也能够准确地对目标
ｅｅｏｌａｅａｅｔｉｅｈｄＣｔｌｅｆｉｎｌｒ．ｖｎｉｃｍｐｉｔｄｃ，ｈｓｍｔｏａｓｉｆｃｅｔｙｗｏｋｎｃｓｎｌｉ
Ｋｅｏｄ：ｖｎｂｅｔｒｋｎ；ａｔｌｌｒＨｉｏｒｍｙｗｒｓＭｏｉｇｏｊｃａｉｇＰｉｅｆｔ；ｓｇａｔｃｒｃｉｅｔ
Ａｂｔａｔｎｔｉｐｐｒｎａａｔｅｐｒｉｌｆｔｒｆｒｍｏｉｇｏｊｃｓｔａｋｎｉｐｏｏｅ．Ｍｃｎｓｉｓｓｒｃ：Ｉｈｓａｅ，ａｄｐｉａｔｃｌｏｖｎｂｅｔｒｃｉｇｓｒｐｓｄｖｅｉｅａｈｆｉｔ
维普资讯
第２９卷第１期２００７年１月
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学报
Ｖ＿．９．ｏ２Ｎｏ１１
Ｊｎ．０７ａ２０
Ｊｕｎｆｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｏｃｎｌｇｏｒａｏｃｒｎｃｌＥｌｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙ
ＺａＹＬｆｉｈｌｅ－ＢｉＤｕｙｎ－ａ
（ｉａａｄｎｏｍａｏｒｃｓｇＬｂＥｇｎｅｎｏｅ，ｉＦｒｎｉｅｎｉｒｔ，ａ１０８ＣｉａＳｎｌｎｆｒｔｎＰｏｓｉａ，ｎｉｅｉｇＣｌｇＡｒｏｅｇｅｇｖｓｙｇＩｉｅｎｒｌｅｃＥｎｒｉｅｉｎ７０３，ｈｎ）

基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究

１安工程大学计算机学院，．西西安７０４１０８
２西安电子科技大学电子工程学院影像系统实验室，．西安７０７１０１
１ＳｈｏｆＣｏｕｅｃｅｃＸｉａｏｙｅｈｉ．ｃｏｌｏｍｐｔｒＳｉｎｅ． ’ ｎＰｌｔｃｎｃＵｎｖｒｉＸｉａ０８，ｉａｉｅｓｔｙ， ’ ｎ７４Ｃｈｎ１０
２．ＰＳＶＩＬａＳｃｏｏｏｅｔｏｃｂ，ｈｌｆＥｌｃｒｎｉＥｎｇｎｅｉｉｅｒｎｇ，ｄｉｎｎｖｒｉＸｉａ７１０７１，ＸｉａＵｉｅｓｔｙ， ’ ｎ０Ｃｈｉａｎ
Ｅｍｉｘｃｇ６．ｍ — ａｌａｊ＠１３ｔ：ｏ
Ｃｍｕｅｎｉｅｉｏ￣ｔｒｇｎｒｇ日Ｅｅｎ
，口ｓ算机工程与应用ｆｆ计ｃ
＠数据库、号与信息处理＠信
基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究
陈金广，丽丽陈亮马，
ＣＨＥＮＪｎ．ｕａｇ一，ＡＬｉｌ，ｉｇｎＭ－ｉＣＨＥＮＬｉｎａｇ
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，００，６２）１８１１ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｏｓ２１４（８：２・３．ｃ
ＡｂｔａｔＩｏｄｒｏｐｏｔｃｕａｙｏａｃｅｉｅ（Ｆ）ｉａｇｔｔｃｉｇＭａｇｎｌｅｒｃｅｉｅ（Ｐｓｒｃ：ｎｒｅｔｒｍｏｅａｃｒｃｆＰｎｉｌＦｌｒＰｔｎｔｒｅｒｋｎ．ｒｉａｉｄＰａｔｌａｚｉＦｌｒＭＦ）ｉｕｅ．ｔｓｓｄ

基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法

０引言
无线传感器网络（ｒｌｓｅｓｒｅｒｓＷｉｅｎｏｔｋ，ＷＳ）ｅｓｓｎｗｏＮ目标
于递推计算的序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概
跟踪模型通常情况下是非线性的，卡尔曼滤波在解决非线
性问题时存在局限性。粒子滤波（ａｉｅｌｒ是一种基ＰｒｌｆｅＰｔｔ，ｃｉ
（ｅｅｃｇｒｍＧ）Ｇｎｔａｏｔ，Ａ能保持很好的种群多样性。它将量ｉｌｉｈ子比特的概率幅表示应用于染色体的编码，使得一条染色体可以表达多个态的叠加并利用量子旋转门和量子非门实现染色体的更新操作，从而实现种群的化。优
ＱＡ的种群由采用量子比特编码的量子染色体构Ｇ
粒子退化是ＰＦ中不可避免的现象。重采样减弱了粒子的退化，但退化仍然存在，并且重采样还限制了算法的
并行运行。
子编码表征染色体，用量子门对叠加态的作用作为进化操作，能很好地保持种群多样陛，并且由于量子的并行性加快了收敛速度，节省了计算时间。因此，本文提出了基于
实验室，合肥２０３）３０９
摘要：子滤波器是解决非线眭非高斯运动跟踪的一种有效方法，很适合于无线传感器网络的目标跟踪。但是粒
粒子滤波算法存在严重的退化现象。常规的重采样方法虽可解决退化问题，但容易导致粒子耗尽。本文针对此
问题，量子遗传算法引入粒子滤波，出了基于量子遗传粒子滤波的无线传感器网络目将提标跟踪算法。通过量子遗传算法的编码方式增加粒子集的多样性，从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题，量子的并行性也节省了计算时间，提高了跟踪的实时性。仿真结果表明该算法是可行的。关键词：无线传感器网络；目跟踪；标粒子滤波；量子遗传算法

基于粒子滤波的多目标跟踪研究

温度、电磁等）通过Ａｏ方式构成任意的网络拓扑，成ｄＨｃ形区域无线覆盖．因为传感器节点体积小、价格低、无线通信，
ｗｅｇｔｉｒｐｒｉｎｌｔｈｉｌｒｔｆｐａｉｌｓａｄｔｒｅｓｆａｕｒｓＳｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔｔＡＰＦａｒｆｒ－ｉｈｓｐｏｏｏａｏｔｅｓｍｉａｙｏｒｃｅｎａｇｔｅｔｅ．ｉｌｔｅｕｔｈｗｈａｔｉｔｏｃｎｐｅｅａ
ｕｅｌｓｅｓｔｅｃｂｈｅｔｒｓｏｒｅｓａｇｔｔｔ ’ ｅｔｔｇｉｃｍｐｔｄｂｉｈｅａｉｌｓｈｓｓｓｃｕｔｒｏｄｓｒｅｔｅｆａｕｅｆｔｇｔ．ＴｅｓｓａｅＳｓｉｉｓｏｕｅｙｗｅｇｔｄｐｒｃｅ，ｗｏｅｉａｒｍａｎｔ
第２卷第６７期
文章编号：０６— ３８２１０１０９４（００）６—０４０１７— ４
计
算
机
仿
真 Biblioteka ２１年６００月基于粒子滤波的多目标跟踪研究
陈菲琪，吴晓丹
（中国科学技术大学计算机科学与技术系，安徽合肥２０２）３０６
ｂｙｓｔｅＭｑｐｏｌｍ，ａｄｔｅｅｒｒｆｔｒｅｏｔｎｅｔｔｇｉｒｄｃｄｂｂｕ０ｃｍｐｒｄｔｅｔａｉｏ－ｌｅｔＴｒｂｅｌｎｒｏｇｔｓｉｓｉｉｅｕｅｙａｏｔ％ｏａｅｔｒｄｔｎｈｏａｐｏｍａｎｓ３ｏｈｉ

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

Ａｂｔａｔｎｖｌｂｅｔｒｃｉｇａｇｒｈｒｐｓｄｗｉｏｌｒｂｓｔｃｂｅｔｕｄｒｃｌｓｎｈｒｐｓｄｍｅｏｓｃ：Ａｏｅｏｊｃａｋｎｌｏｉｍｉｐｏｏｅ，ｈｃｃｕｄｏｕｔｒｋｏｊｃｓｎｅｏｃｉ．Ｔｅｏｏｅｔｄｒｔｔｓｈａｕｏｐｈ
跟踪窗分为左右两个子部分，分别计算相似性度量的方法，高了遮挡检测的实时性和准确性；同时，提该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性。实验结果表明，与基本的粒子滤波算法相比，出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题。提
ｉｔｇａｅｔｒｖｄｃｌｒｉｔｇａｉｅｍｅｓｒｍｅｔｄｌｆａｔｌｌｒａｄａｃｌｓｏｅｅｔｎｍｅｈｄｂｓｄｓｂｂｏｋｎｅｒｔｄｗｉｉｏｅｏｏｓｏｒｍｔａｕｅｎｈｍｐｈｎｈｍｏｅｐｒｉｅｆｔ，ｎｎｏｃｕｉｎｄｔｃｉｔｏａｅ．ｌｃｏｃｉｅｏｕｄｔｃｉｇｉｐｏｏｅ．Ｆｒｔ，ａｎｖｌｉｈｓｍｅｈｄｉｉｅ，ｗｈｃｍｐｏｅｅｋｒｅｎｔｏ．Ｔｅｍｅｈｄｉｔａｅｐｘｌｅｅｔｒｐｓｄｎｓｉｓｌｙｏｅｇｔｔｏｓｇｖｎｗｅｉｈｉｒｖｄｔｅｌｕｃｉｎｈｎｆｈｔｏｔｈｉｅｓｓｈｔ
摘要：出了一种改进的粒子滤波算法，遮挡情况下，提在能鲁棒地跟踪运动目标。该方法是把改进的颜色直方图结合到粒