【摘 要】
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卡尔曼滤波算法在目标跟踪领域已得到广泛应用,但由于其运动模型的固定性,对于无规律运动的人体目标跟踪而言存在一定的失效问题。粒子滤波算法对目标的运动模型没有要求,但
【机 构】
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中国科学院电磁辐射与探测技术重点实验室; 中国科学院电子学研究所; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFF0107700)项目资助
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卡尔曼滤波算法在目标跟踪领域已得到广泛应用,但由于其运动模型的固定性,对于无规律运动的人体目标跟踪而言存在一定的失效问题。粒子滤波算法对目标的运动模型没有要求,但随着迭代计算,其粒子多产生于权重高的粒子,导致跟踪精度较差。针对运动轨迹复杂多变的人体运动目标,提出一种基于动态匹配的粒子卡尔曼(DM-PK)滤波人体目标跟踪算法,该算法根据预测值与观测值的差值和统计意义上的模型预测误差的关系实时判断目标是否发生机动,发生机动时采用DM-PK来估计目标状态,减小目标机动时由于新息序列发生突变引起的误差。对DM-PK进行了50次蒙特卡洛仿真实验验证,结果显示DM-PK算法可有效提高人体机动目标的跟踪精度。
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