单目视频中无标记的人体运动跟踪 被引量：13

1

作者 陈坚 王文成 吴恩华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期2033-2039,共7页

提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动.利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟踪普通单目视频中的人体运动.... 提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动.利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟踪普通单目视频中的人体运动.当出现跟踪丢失时,能在后续序列中自动恢复正确跟踪,且能较好地处理遮挡和自遮挡问题.实验表明,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意. 展开更多

关键词 人体运动跟踪 人体模型 粒子滤波 运动模型 外观模型

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基于Gamma退化过程的直升机主减速器行星架剩余寿命预测模型 被引量：13

2

作者 张英波 贾云献 +1 位作者 冯添乐 邱国栋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期47-51,共5页

鉴于Gamma过程具有平稳、独立增量等退化建模所需的属性,将其用于描述设备退化过程,并针对缺乏故障数据时难以进行剩余寿命预测的问题,利用设备运行中采集的表征其退化状态的大量间接状态参数和少量直接状态参数,建立了基于Gamma退化过... 鉴于Gamma过程具有平稳、独立增量等退化建模所需的属性,将其用于描述设备退化过程,并针对缺乏故障数据时难以进行剩余寿命预测的问题,利用设备运行中采集的表征其退化状态的大量间接状态参数和少量直接状态参数,建立了基于Gamma退化过程的剩余寿命预测模型;针对经验最大化算法中似然函数难以解析求解的问题,引入粒子滤波算法实现了模型参数估计;最后将模型应用于直升机主减速器行星架的剩余寿命预测,得到了不同时刻的预测结果及95%置信区间,验证了预测模型的有效性和准确性。 展开更多

关键词 退化过程 剩余寿命预测 经验最大化算法 粒子滤波 Gamma过程

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新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用 被引量：4

3

作者 王法胜 张应博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期167-170,共4页

针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基... 针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。实验结果表明,卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 粒子滤波 目标运动分析 线性跟踪系统

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基于粒子滤波的大气激光OFDM时变信道半盲估计 被引量：1

4

作者 何华 柯熙政 王武 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期738-741,791,共5页

为了有效改善大气激光正交频分复用通信系统接收端的符号检测性能,采用现有的混合粒子滤波算法对大气激光正交频分复用时变信道进行半盲估计,并进行了理论分析与实验验证。与传统的基于导频的时变信道估计方法相比,该方法可有效改善接... 为了有效改善大气激光正交频分复用通信系统接收端的符号检测性能,采用现有的混合粒子滤波算法对大气激光正交频分复用时变信道进行半盲估计,并进行了理论分析与实验验证。与传统的基于导频的时变信道估计方法相比,该方法可有效改善接收端的符号检测性能,并通过MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。结果表明,在相同的信噪比下.所用方法可平均减小接收端系统的误比特率接近一个数量级。 展开更多

关键词 光通信 大气激光正交频分复用 信道估计 粒子滤波 混合粒子滤波

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自适应GHPF及其在组合导航中的应用 被引量：4

5

作者 薛丽 高社生 胡高歌 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第5期108-111,共4页

研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性... 研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性密度函数。重要性密度函数考虑了最新量测的影响,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航计算的精度,定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯-厄米特粒子滤波。 展开更多

关键词 粒子滤波 高斯-厄米特滤波 自适应高斯-厄米特粒子滤波 组合导航

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单站无源定位的一种改进的粒子滤波算法 被引量：11

6

作者 高宪军 李洪斌 司博文 《电子设计工程》 2016年第5期107-109,共3页

为了加快无源定位的速度,提高定位精度,针对标准粒子滤波中的重要性函数和重采样所导致的样本枯竭问题,本文结合遗传算法和粒子滤波算法,提出一种改进的的粒子滤波算法,该算法优化了粒子在状态空间的分布特性,增加了样本的多样性,克服... 为了加快无源定位的速度,提高定位精度,针对标准粒子滤波中的重要性函数和重采样所导致的样本枯竭问题,本文结合遗传算法和粒子滤波算法,提出一种改进的的粒子滤波算法,该算法优化了粒子在状态空间的分布特性,增加了样本的多样性,克服了重采样过程中的粒子退化问题,并针对二维平面机动模型进行仿真。仿真实验表明,本文算法能够适用于机载无源定位系统,能够有效的提高滤波精度,跟踪性能优于经典的粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 重采样 遗传算法 无源定位

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多特征融合的优化粒子滤波红外目标跟踪 被引量：8

7

作者 李蔚 李辉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期35-40,共6页

针对粒子滤波重采样中粒子贫化问题,采用了权值选择的优化方法,对每个粒子的权值进行排序,选取其中权值较大的粒子参与跟踪估计,使权值较小的粒子有机会参与下一状态的估计,保证参与状态估计的大部分粒子具有多样性,有效克服粒子贫化现... 针对粒子滤波重采样中粒子贫化问题,采用了权值选择的优化方法,对每个粒子的权值进行排序,选取其中权值较大的粒子参与跟踪估计,使权值较小的粒子有机会参与下一状态的估计,保证参与状态估计的大部分粒子具有多样性,有效克服粒子贫化现象。为了进一步提高跟踪性能,根据红外目标成像特点,融合目标梯度特征和灰度特征建立观测模型,并根据置信度实时调整每个特征对跟踪结果的影响,且自适应更新模板。经仿真验证,红外目标在复杂背景或遇到遮挡情况下,该算法能够精确鲁棒地跟踪目标。 展开更多

关键词 多特征 粒子滤波 红外目标 权值选择 抗遮挡

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智能视频监控系统中运动目标跟踪的研究 被引量：8

8

作者 许慧芳 许亚军 《电视技术》 北大核心 2014年第19期202-206,共5页

为了提高智能视频监控系统中运动目标跟踪的可靠性和实时性,在研究Mean-Shift和粒子滤波的基础上提出了一种融合Mean-Shift的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用Mean-Shift的聚类作用,提高了粒子采样效率,有效抑制粒子退化现象;而且,在... 为了提高智能视频监控系统中运动目标跟踪的可靠性和实时性,在研究Mean-Shift和粒子滤波的基础上提出了一种融合Mean-Shift的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用Mean-Shift的聚类作用,提高了粒子采样效率,有效抑制粒子退化现象;而且,在算法实现过程中加入了目标模板更新环节,很好地解决了目标遮挡问题,在保证跟踪效果的前提下大大降低了粒子滤波的计算量,使得其被应用于实时监控系统成为可能。最后在MATLAB上进行了实验仿真,得到了较好的跟踪效果,可广泛应用于智能视频监控系统中。 展开更多

关键词 智能视频监控 运动目标跟踪 均值偏移 粒子滤波

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基于粒子滤波的机动目标跟踪 被引量：5

9

作者 王亚利 林家骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期61-64,80,共5页

在单机动目标跟踪中,目标的机动情况是未知的,提出的算法用粒子滤波器求加速度的估计,由Kalman滤波得到加速度的重要性概率密度函数。仿真实验结果表明,该算法可较好地跟踪目标状态(包括加速度)的变化。

关键词 机动目标跟踪 粒子滤波 卡尔曼滤波

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未知环境下的移动机器人实时避障研究 被引量：4

10

作者 闻帆 屈桢深 王常虹 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期751-756,共6页

针对未知环境下的移动机器人实时避障问题,设计了一种基于模板更新和模板匹配的避障算法.利用视觉传感器获取的场景信息与存储于机器人内部的模板图像进行匹配,确定机器人的可行区域和障碍区域.根据虚拟引力方法计算出机器人下一时刻的... 针对未知环境下的移动机器人实时避障问题,设计了一种基于模板更新和模板匹配的避障算法.利用视觉传感器获取的场景信息与存储于机器人内部的模板图像进行匹配,确定机器人的可行区域和障碍区域.根据虚拟引力方法计算出机器人下一时刻的行进方向和行驶速度.鉴于场景光照变化情况,采用了一种基于粒子滤波的模板更新方法.为了验证算法的正确性和有效性,在室内不同的场景下做了大量的实验.实验结果表明:该方法能够实现可靠的障碍物检测,并引导机器人有效地躲避各种静态和动态障碍物,而且算法具有很好的实时性和鲁棒性. 展开更多

关键词 机器人避障 模板匹配 模板更新 粒子滤波 移动机器人

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基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪 被引量：5

11

作者 何文媛 韩斌 +1 位作者 徐之 宋敬海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期61-64,共4页

将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,将颜色分布作为观测模型,将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异,对各个分量进行非等间隔量化,然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值... 将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,将颜色分布作为观测模型,将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异,对各个分量进行非等间隔量化,然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值漂移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点。实验结果表明,该方法具有较强的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 均值漂移 核函数 HSV

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基于灰色预测的粒子滤波算法 被引量：2

12

作者 王天真 汤天浩 +1 位作者 张圣杰 Christophe Claramunt 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期423-428,共6页

针对标准粒子滤波（SPF）算法在目标机动时跟踪滤波性能不高的问题，引入灰色预测理论，提出了一种基于灰色预测的粒子滤波（PFGF）算法，给出了算法的具体描述和运算流程。当预先建立的状态模型不再适用于目标的真实运动状态时，该方... 针对标准粒子滤波（SPF）算法在目标机动时跟踪滤波性能不高的问题，引入灰色预测理论，提出了一种基于灰色预测的粒子滤波（PFGF）算法，给出了算法的具体描述和运算流程。当预先建立的状态模型不再适用于目标的真实运动状态时，该方法具有良好的预估性能，减少了对事先假定目标状态模型的依赖性。与SPF方法进行了蒙特卡洛仿真比较分析，实验结果证明，PFGF算法在不增加计算复杂度的情况下，提高了跟踪精度，能够很好地克服粒子退化现象。 展开更多

关键词 信息融合 粒子滤波 状态空间模型 灰色预测 粒子退化

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基于快速鲁棒相关和粒子滤波器的图像拼接方法 被引量：1

13

作者 郝明非 张建秋 胡波 《信息与电子工程》 2006年第3期191-195,共5页

为了在没有预处理和人工干预的情况下自动完成图像拼接,结合快速鲁棒相关与粒子滤波器,提出一种新的图像拼接方法。该方法利用快速鲁棒相关技术所提供的被拼接图像相对位置,作为基于仿射模型粒子滤波器的预测值;使用该预测值,粒子滤波... 为了在没有预处理和人工干预的情况下自动完成图像拼接,结合快速鲁棒相关与粒子滤波器,提出一种新的图像拼接方法。该方法利用快速鲁棒相关技术所提供的被拼接图像相对位置,作为基于仿射模型粒子滤波器的预测值;使用该预测值,粒子滤波器可简单而有效地估计出图像拼接所需的准确配准参数。实验结果表明:该方法在获得图像配准的全局解的同时,满足鲁棒性、实时性和准确性的要求。 展开更多

关键词 图像拼接 粒子滤波器 相关性 鲁棒性

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混合粒子流滤波的非线性系统参数估计算法

14

作者 赵知劲 吴棫 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2016年第6期45-49,共5页

为了提高强环境噪声下非线性系统估计性能,基于粒子流滤波对非线性系统估计能力强的特点,文中首先利用粒子流滤波粗估计状态向量;然后,利用卡尔曼滤波平滑由强环境噪声所导致的状态向量估计误差;最后,得到混合粒子流滤波算法。对转移方... 为了提高强环境噪声下非线性系统估计性能,基于粒子流滤波对非线性系统估计能力强的特点,文中首先利用粒子流滤波粗估计状态向量;然后,利用卡尔曼滤波平滑由强环境噪声所导致的状态向量估计误差;最后,得到混合粒子流滤波算法。对转移方程为线性而测量方程为非线性的系统估计仿真实验表明:文中算法的参数估计精度高于普通粒子流滤波算法和粒子滤波算法,计算复杂度和普通粒子流滤波算法相当且低于粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子流滤波 卡尔曼滤波 粒子滤波 计算复杂度 估计精度

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基于代价参考的粒子滤波算法研究

15

作者 姚宇青 何通能 陈佩军 《机电工程》 CAS 2011年第10期1250-1252,1256,共4页

针对非线性模型滤波问题,分别研究了代价参考粒子滤波器和标准粒子滤波器。分析了两者在算法结构和算法思路中的相同点和不同点,并利用Matlab工具分析和比较了在同一单变量非静态增长模型下两者的滤波效果。研究结果表明基于数理统计的... 针对非线性模型滤波问题,分别研究了代价参考粒子滤波器和标准粒子滤波器。分析了两者在算法结构和算法思路中的相同点和不同点,并利用Matlab工具分析和比较了在同一单变量非静态增长模型下两者的滤波效果。研究结果表明基于数理统计的滤波方法在解决非线性问题中优于基于概率统计的滤波方法。 展开更多

关键词 非线性问题 粒子滤波 代价参考函数

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基于Kalman预测重要性建议分布的粒子滤波视觉跟踪算法

16

作者 朱瑞奇 张胜修 +1 位作者 孙巧 刘思雨 《四川兵工学报》 CAS 2013年第10期109-113,共5页

标准粒子滤波虽然能够实现简单场景下的目标跟踪,但在复杂场景下其性能较差,粒子权值退化是影响视觉跟踪的一个重要方面,为解决这一问题,从选择准确重要性建议分布函数入手,给出了基于EKF和UKF预测采样的粒子滤波视觉跟踪算法EKF-PF(EKF... 标准粒子滤波虽然能够实现简单场景下的目标跟踪,但在复杂场景下其性能较差,粒子权值退化是影响视觉跟踪的一个重要方面,为解决这一问题,从选择准确重要性建议分布函数入手,给出了基于EKF和UKF预测采样的粒子滤波视觉跟踪算法EKF-PF(EKF enhanced particle filtering)和UKF-PF(UKF enhanced particle filtering),并进行了一定改进,通过仿真实验表明:给出的跟踪算法能够很好地跟踪室内运动目标,并对光照变化,目标姿态变化具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 粒子滤波 目标跟踪 重要性建议分布 EKF-PF UKF-PF

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动态贝叶斯网络的一种基于BK的粒子滤波推理算法

17

作者 王浩 胡大伟 +1 位作者 姚宏亮 何海燕 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第7期1289-1292,共4页

针对传统粒子滤波(PF)对于动态贝叶斯网络推理中计算的高维问题,提出动态贝叶斯网络的一种基于BK的粒子滤波推理算法(BKPF).BKPF算法融合PF和BK的优点,以弱相关性为指导对DBNs进行分团来降低问题求解的规模,从每个团的状态空间获取粒子... 针对传统粒子滤波(PF)对于动态贝叶斯网络推理中计算的高维问题,提出动态贝叶斯网络的一种基于BK的粒子滤波推理算法(BKPF).BKPF算法融合PF和BK的优点,以弱相关性为指导对DBNs进行分团来降低问题求解的规模,从每个团的状态空间获取粒子并以粒子的因式积形式近似表示系统的状态信度,进而对DBNs的状态空间进行重采样和更新.仿真实验表明,与PF相比,该算法显著提高了计算效率,且推理精度也有一定的提高. 展开更多

关键词 粒子滤波 动态贝叶斯网络 BK算法

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基于新型粒子群优化粒子滤波的故障诊断方法 被引量：10

18

作者 陈志敏 薄煜明 +3 位作者 吴盘龙 田梦楚 黎绍鑫 赵文科 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期432-435,439,共5页

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入局部最优,难以满足电厂温控系统故障诊断的需求,提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的... 针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入局部最优,难以满足电厂温控系统故障诊断的需求,提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式,并且完善了粒子速度的更新策略,对优势速度赋有较小概率的变异,提高了粒子的寻优能力,同时随机初始化劣势速度,保证了样本的多样性。实验结果表明,与PSO-PF相比,NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性,可以有效地应用于温控系统故障的诊断。 展开更多

关键词 粒子群优化 粒子滤波 温控系统 变异 故障诊断

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改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法 被引量：5

19

作者 孔云波 冯新喜 +1 位作者 鹿传国 刘振涛 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期971-977,共7页

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、... 针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 展开更多

关键词 被动传感器 贪心EM算法 粒子滤波 混合高斯模型 降阶模型

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容积粒子滤波在紧耦合SINS/GPS导航系统中的应用

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作者 任波 李强 +1 位作者 赵晴 李浩 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2014年第1期6-9,共4页

紧耦合SINS/GPS导航系统的数据融合过程存在高维状态和非线性混合模型,采用常规的线性卡尔曼滤波很难处理;而一般的非线性粒子滤波存在粒子退化和样本枯竭的问题。对此,提出将容积粒子滤波(CPF)算法应用于SINS/GPS组合导航系统。CPF利... 紧耦合SINS/GPS导航系统的数据融合过程存在高维状态和非线性混合模型,采用常规的线性卡尔曼滤波很难处理;而一般的非线性粒子滤波存在粒子退化和样本枯竭的问题。对此,提出将容积粒子滤波(CPF)算法应用于SINS/GPS组合导航系统。CPF利用容积卡尔曼滤波算法得到粒子滤波(PF)的重要性密度函数,并将最新量测值融入系统状态的转移过程中,由此产生的预测样本接近于系统状态的真实后验概率的样本。仿真结果表明,CPF算法的估计性能明显优于标准PF。 展开更多

关键词 容积粒子滤波(CPF) SINS GPS组合导航 非线性系统 卡尔曼滤波 数据融合

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