【摘 要】
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针对粒子滤波算法运算量大,实时性较差的问题,提出了一种基于粒子滤波架构的实时性目标跟踪算法.通过选取优化的重要性概率密度函数,使粒子分布更接近实际的后验分布.并将Cam
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,石家庄学院计算机系
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针对粒子滤波算法运算量大,实时性较差的问题,提出了一种基于粒子滤波架构的实时性目标跟踪算法.通过选取优化的重要性概率密度函数,使粒子分布更接近实际的后验分布.并将Camshift算法融入粒子滤波中,使粒子向真实分布进一步聚类,从而可以用较小的计算代价,保证跟踪的精度.最后,将所设计的算法在交通视频监控中进行实际应用测试,实现了对目标车辆的有效跟踪.
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