【摘 要】
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在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低.文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法.该算法
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60873163)
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在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低.文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法.该算法将多智能体协同进化机制引入到粒子滤波的重采样过程,通过对粒子个体和局部生存环境的重新定义,使粒子成为具有局部感知、竞争协作和自学习能力的智能个体.通过粒子间的竞争、交叉、变异以及自学习等进化行为来实现重采样过程,在保证粒子有效性的同时还增加粒子的多样性.实验结果表明该算法可对复杂视频环境下的运动目标进行准确、鲁棒地跟踪.
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