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基于差分进化的改进粒子滤波目标跟踪算法

王亚楠  陈杰  甘明刚  
【摘要】:针对粒子滤波目标跟踪算法中存在的粒子退化问题,提出了基于差分进化的改进粒子滤波目标跟踪算法.该算法将差分进化的变异、交叉、选择步骤引入到粒子滤波算法中,对粒子采样过程进行优化,使粒子向接近后验概率密度分布的取值运动,提高了粒子估计精度,抑制了粒子退化现象,增强了粒子的多样性.同时,算法中建立了基于颜色特征的目标观测模型,并分析了不同状态下目标模型的更新方法.实验结果表明,在目标运动姿态变化及被遮挡等情况下,采用本文算法能够准确、实时地跟踪目标,得到较高的目标跟踪精度,且算法具有较强的鲁棒性.

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