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多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪
被引量:
3
1
作者
巨刚
袁亮
刘小月
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期184-190,共7页
神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融...
神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.
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关键词
目标跟踪
重
要性
采样
多方法融合
神经丝蛋白质
粒子滤波
重
采样
约束
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职称材料
基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪
被引量:
4
2
作者
姜道伟
袁亮
巨刚
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2016年第12期31-34,共4页
机器人的目标跟踪技术是机器人定位导航技术中的重要一环。为了能够精确的跟踪机器人的位置和速度信息,文章提出了一种多方法融合的粒子滤波算法。该算法是采用图像颜色直方图结合高斯核函数挖掘特征数据,融合粒子滤波改进算法自动追踪...
机器人的目标跟踪技术是机器人定位导航技术中的重要一环。为了能够精确的跟踪机器人的位置和速度信息,文章提出了一种多方法融合的粒子滤波算法。该算法是采用图像颜色直方图结合高斯核函数挖掘特征数据,融合粒子滤波改进算法自动追踪机器人目标。此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题,但在重采样过程中容易造成一些粒子丢失各向异性导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,结合标准粒子滤波提出了一种新型重采样约束方法。实验结果表明,基于颜色分布改善后的粒子滤波算法能有效的减少样本分化问题,并且可以高精度的识别出移动、急转和相遇的机器人目标。
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关键词
机器人导航
目标识别
图像技术
核函数
重
采样
约束
法
颜色直方图
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职称材料
题名
多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪
被引量:
3
1
作者
巨刚
袁亮
刘小月
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期184-190,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(31460248
61262059)
+3 种基金
新疆优秀青年科技创新人才培养资助项目(2013721016)
新疆大学博士启动基金资助项目
自治区科技支疆资助项目(201591102)
新疆自治区研究生科研创新资助项目(XJGRI2015025)
文摘
神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.
关键词
目标跟踪
重
要性
采样
多方法融合
神经丝蛋白质
粒子滤波
重
采样
约束
Keywords
target tracking
importance sampling
multiple methods-fusion
neurofilament protein
particle filtering
re-sampling constraints
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪
被引量:
4
2
作者
姜道伟
袁亮
巨刚
机构
新疆大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2016年第12期31-34,共4页
基金
国家自然基金(61262059
31460248)
新疆研究生科研创新项目(XJGRI2014026)
文摘
机器人的目标跟踪技术是机器人定位导航技术中的重要一环。为了能够精确的跟踪机器人的位置和速度信息,文章提出了一种多方法融合的粒子滤波算法。该算法是采用图像颜色直方图结合高斯核函数挖掘特征数据,融合粒子滤波改进算法自动追踪机器人目标。此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题,但在重采样过程中容易造成一些粒子丢失各向异性导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,结合标准粒子滤波提出了一种新型重采样约束方法。实验结果表明,基于颜色分布改善后的粒子滤波算法能有效的减少样本分化问题,并且可以高精度的识别出移动、急转和相遇的机器人目标。
关键词
机器人导航
目标识别
图像技术
核函数
重
采样
约束
法
颜色直方图
Keywords
robot navigation
target recognition
image technology
kernel function
resampling constraint method
the color histogram
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪
巨刚
袁亮
刘小月
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
2
基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪
姜道伟
袁亮
巨刚
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2016
4
下载PDF
职称材料
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