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题名改进的粒子群优化目标跟踪方法
被引量：11
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作者
郭巳秋
许廷发
王洪庆
张一舟
申子宜
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机构
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
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出处
《中国光学》
EI
CAS
2014年第5期759-767,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61172178
No.61371132)
+1 种基金
国家国际科技合作专项资助项目(No.2014DFR1096)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20121101110022)
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文摘
针对粒子群优化算法应用在目标跟踪时,其惯性权重调节机制的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪方法。首先,对目标及粒子群算法中相应参数进行初始化;接着,引入粒子进化率的概念,对惯性权重调节机制进行改进,根据每代每个粒子的不同状态及时调整惯性权重;然后,在更新粒子的速度和位置的同时,更新个体最优解和全局最优解,进行下一次迭代;最后,比较粒子的适应度,选择相似性函数值最大的区域为目标。实验结果表明,该方法与使用自适应惯性权重调节机制的粒子群优化目标跟踪方法相比,减少了获取相同适应度所需的迭代次数,运算效率提高了42.9%。实现了目标在相似性函数出现"多峰"情况下的准确定位,对目标出现部分遮挡的情况具有很好的适应性。
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关键词
目标跟踪
粒子群优化
粒子进化率
惯性权重
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Keywords
object tracking particle swarm optimization evolution rate of particle inertia weight
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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