基于多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法OACSTPCD
Target Tracking Algorithm Based on Particle Filter with Adaptive Fusion of Multiple Feature
针对传统粒子滤波算法在应对光照变化、尺度变化、较大形变时存在的跟踪稳定性差的缺陷,提出了多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法.该算法在进行模型匹配时,采用了动态分层融合策略将各特征的匹配权值自适应地进行融合;另外该算法还利用帧差法的实时检测性检测出运动物体的运动区域来充盈粒子的多样性;最后,利用模板更新策略来实时更新目标模板.实验结果表明,论文算法对光照变化、尺度变化、部分遮挡有着较高的鲁棒性.
董娜;刘军
兰州理工大学机电工程学院 兰州 730050兰州理工大学机电工程学院 兰州 730050
信息技术与安全科学
多特征自适应融合动态分层融合策略目标跟踪粒子滤波帧差法
《计算机与数字工程》 2020 (8)
大规模非相似混杂制造系统缓冲区容量优化分配技术研究
1919-1923,5
国家自然科学基金项目"大规模非相似混杂制造系统缓冲区容量优化分配技术研究"(编号:71861025)资助.
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