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一种基于Kal man滤波的视频对象跟踪方法 被引量:26
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作者 张江山 朱光喜 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2002年第6期606-609,共4页
为了更加准确地预测对象的位置和运动 ,利用刚体运动模型导出最佳Kalman系数 ,通过Kalman反馈滤波器对Moscheni等人提出的视频对象分割与跟踪算法[1] 进行改进 ,提出了一种将离散Kalman滤波技术用于视频序列的对象跟踪方法 .这种方法可... 为了更加准确地预测对象的位置和运动 ,利用刚体运动模型导出最佳Kalman系数 ,通过Kalman反馈滤波器对Moscheni等人提出的视频对象分割与跟踪算法[1] 进行改进 ,提出了一种将离散Kalman滤波技术用于视频序列的对象跟踪方法 .这种方法可用于有关场景描述的各种应用领域中 ,如在机器视觉的研究中 ,对动态场景进行分析与理解 ;在基于对象的视频编码中 (如MPEG 4 ) ,对视频对象进行分割后 ,分别进行编码 ,从而改善编码的可分级性及编码效率 .实验结果表明 ,采用这种方法可以有效地改善时间 空间分割和目标跟踪 ,有助于更好地理解动态场景 ,并表现出良好的鲁棒性 . 展开更多
关键词 kalman滤波 视频对象跟踪 视频编码 运动预测 MPEG-4 图像压缩
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卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型 被引量:57
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作者 赵攀 戴义平 +1 位作者 夏俊荣 盛迎新 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期47-51,共5页
针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据... 针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 神经网络 功率预测 风力发电
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UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用 被引量:38
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作者 吴玲 卢发兴 刘忠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期49-51,75,共4页
利用了一种用于非线性系统的,基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新的扩展方法—UKF,推导了应用于方位角预测和纯方位跟踪两个方面的UKF滤波算法,并给出了具体步骤。仿真说明了在目标跟踪领域,应用该方法比以往EKF类的方法在滤波精度... 利用了一种用于非线性系统的,基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新的扩展方法—UKF,推导了应用于方位角预测和纯方位跟踪两个方面的UKF滤波算法,并给出了具体步骤。仿真说明了在目标跟踪领域,应用该方法比以往EKF类的方法在滤波精度上明显提高,并且在实际应用中,由于该算法实现简单、计算量小而增强了可用性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 无迹变换 方位角预测 纯方位跟踪
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一种新型广义RBF神经网络在混沌时间序列预测中的研究 被引量:32
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作者 李军 刘君华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期4569-4577,共9页
提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,... 提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法. 展开更多
关键词 广义径向基函数神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降学习算法 混沌时间序列 预测 混沌时间序列预测 RBF神经网络 广义 卡尔曼滤波算法 神经网络模型
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基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究 被引量:34
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作者 徐铁 蔡奉君 +1 位作者 胡勤友 杨春 《现代电子技术》 2014年第5期97-100,104,共5页
AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引... AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引入系统噪声和测量噪声,利用AIS船舶观测节点数据对系统状态做最小二乘法估计,对船舶运动轨迹进行平滑和预测,并对不同时间段可靠性误差进行分析,能够比较正确地估计出船舶轨迹。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 船舶轨迹预测 MATLAB仿真
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基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法 被引量:34
6
作者 姜佰辰 关键 +1 位作者 周伟 陈小龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期741-746,共6页
考虑到在船舶航行的实际过程中,船舶自动识别系统(AIS)设备提供的船舶运动点迹往往呈现出信息缺失、非线性、多机动的问题,导致利用AIS设备辅助海上指挥系统难以准确判断船舶位置。针对以上问题,本文在传统卡尔曼滤波理论的基础上构建... 考虑到在船舶航行的实际过程中,船舶自动识别系统(AIS)设备提供的船舶运动点迹往往呈现出信息缺失、非线性、多机动的问题,导致利用AIS设备辅助海上指挥系统难以准确判断船舶位置。针对以上问题,本文在传统卡尔曼滤波理论的基础上构建多项式卡尔曼滤波器拟合非线性系统,补偿航迹定位数据信息缺失、更新较慢等问题,并基于经纬度信息预测船舶运动轨迹。结果表明,该方法实现简单且收敛迅速,能够有效解决实际过程中船舶轨迹的预测问题,满足基本的实效性与准确性,能够为相关海事部门预测船舶目的、行为提供较为可靠的辅助手段。 展开更多
关键词 船舶自动识别系统 多项式分布 卡尔曼滤波 航迹预测
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基于卡尔曼滤波和支持向量机的风电功率实时预测研究 被引量:34
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作者 杨茂 黄宾阳 +1 位作者 江博 林思思 《东北电力大学学报》 2017年第2期45-51,共7页
为了提高风电场风电功率实时预测精度,并为风电场输出功率的合理调度提供参考依据,提出了一种基于滚动的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和支持向量机(SVM)相结合的卡尔曼融合预测模型。通过对风电功率序列进行分析得出ARIMA模型,用其作... 为了提高风电场风电功率实时预测精度,并为风电场输出功率的合理调度提供参考依据,提出了一种基于滚动的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和支持向量机(SVM)相结合的卡尔曼融合预测模型。通过对风电功率序列进行分析得出ARIMA模型,用其作为卡尔曼滤波的状态方程。再用SVM预测得出观测方程,用卡尔曼滤波将二者结合起来实现融合多步预测。具体的实例分析中采用了国家能源局的评价指标对预测精度进行评价。通过预测结果可以看出,融合预测算法中可以实现预测误差相互抵消的状况,减少了误差累积,提高了预测的精度。 展开更多
关键词 ARIMA 卡尔曼滤波 SVM 实时预测
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基于SVM和Kalman滤波的公交车到站时间预测模型 被引量:30
8
作者 于滨 杨忠振 曾庆成 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期89-92,97,共5页
提出一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中,SVM基于历史数据,按照时间段、天气和路段3个输入特性,预测各路段车辆运行时间的基线;然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息,结合SVM输出的基线... 提出一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中,SVM基于历史数据,按照时间段、天气和路段3个输入特性,预测各路段车辆运行时间的基线;然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息,结合SVM输出的基线时间来动态预测车辆到达各时间点的实际时间;最后,应用大连市经济技术开发区7路公交线的数据对该模型进行了校验。实例验证结果表明:该模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 交通工程 公交车 支持向量机 到站时间 kalman滤波 预测模型
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基于Kalman滤波的视觉预测目标跟踪及其应用 被引量:26
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作者 赵其杰 屠大维 +1 位作者 高健 黄志华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期937-942,共6页
建立了基于图像处理的视觉信息感知几何模型,提出了一种基于Kalman滤波预测估计的视觉信息感知方法,并据Kalman滤波理论建立了对机器人终端手抓等目标状态进行预测跟踪的模型。同时,利用建立的模型在护理服务机器人系统中进行了实验研... 建立了基于图像处理的视觉信息感知几何模型,提出了一种基于Kalman滤波预测估计的视觉信息感知方法,并据Kalman滤波理论建立了对机器人终端手抓等目标状态进行预测跟踪的模型。同时,利用建立的模型在护理服务机器人系统中进行了实验研究。实验结果表明,所提出的方法可以较好地对目标状态进行预测估计,通过"预测-校正"可以实现一种快速准确的视觉信息感知。该方法应用在护理服务机器人系统中可以减少视觉通道反馈信息的时间滞后,增强人机对话和信息感知能力。 展开更多
关键词 kalman滤波 视觉预测 目标跟踪 服务机器人
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基于卡尔曼滤波的道路平均速度预测模型研究 被引量:27
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作者 周晓 唐宇舟 刘强 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期392-396,404,共6页
交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波理论的预测模型,利用路段上下游的车辆平均速度预测未来时刻... 交通流预测是智能交通系统研究的热门核心问题,作为交通三参数之一的路段平均速度是反映城市交通状态的一个重要参数。针对道路平均速度的预测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波理论的预测模型,利用路段上下游的车辆平均速度预测未来时刻该路段的平均速度,并根据美国明尼苏达州双子城快速路的实际数据对预测模型进行了仿真验证。实验结果表明:相对于基于时间序列平滑的预测方法,所提出方法能够提升预测的实时性,同时平均相对误差降低11.69%,平均绝对相对误差降低29.44%,最大绝对相对误差降低17.59%,能够满足路网对道路平均速度预测的需求。 展开更多
关键词 智能交通 路段平均速度 卡尔曼滤波器 预测模型
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基于ARMA和卡尔曼滤波的短时交通预测 被引量:27
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作者 杨高飞 徐睿 +2 位作者 秦鸣 郑凯俐 张兵 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2017年第2期36-40,共5页
交通预测是智能交通运输系统研究中的一个重要组成部分.为了有效地获取短时交通流量预测数据,保障交叉口畅通,依据道路情况的不确定性以及交通流的非线性变化,应用ARMA模型及卡尔曼滤波模型通过预测结果误差大小来组合预测路段短时交通... 交通预测是智能交通运输系统研究中的一个重要组成部分.为了有效地获取短时交通流量预测数据,保障交叉口畅通,依据道路情况的不确定性以及交通流的非线性变化,应用ARMA模型及卡尔曼滤波模型通过预测结果误差大小来组合预测路段短时交通流量.实例表明,组合模型预测结果达到较高的预测精度,预测误差降低到了5.79%,并且比单一模型预测精度要高.通过该组合模型可以更准确地预测短时交通流量,同时也可以为交叉口信号配时提供必要的理论依据和技术指导,对减小交通延误,提高道路服务水平有一定的应用价值. 展开更多
关键词 智能交通 短时交通预测 ARMA 卡尔曼滤波 预测误差
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集合—变分数据同化方法的发展与应用 被引量:27
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作者 熊春晖 张立凤 +2 位作者 关吉平 陶恒锐 苏佳佳 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期648-656,共9页
近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题。该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现"集合预报和数据同化一体化"的有效途径。在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引... 近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题。该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现"集合预报和数据同化一体化"的有效途径。在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用;最后回顾了集合—变分同化研究的主要问题,展望了未来的发展趋势。 展开更多
关键词 数据同化 变分同化 集合卡尔曼滤波 集合预报
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Real-time road traffic state prediction based on ARIMA and Kalman filter 被引量:26
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作者 Dong-wei XU Yong-dong WANG +2 位作者 Li-min JIA Yong QIN Hong-hui DONG 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第2期287-302,共16页
The realization of road traffic prediction not only provides real-time and effective information for travelers, but also helps them select the optimal route to reduce travel time. Road traffic prediction offers traffi... The realization of road traffic prediction not only provides real-time and effective information for travelers, but also helps them select the optimal route to reduce travel time. Road traffic prediction offers traffic guidance for travelers and relieves traffic jams. In this paper, a real-time road traffic state prediction based on autoregressive integrated moving average (ARIMA) and the Kalman filter is proposed. First, an ARIMA model of road traffic data in a time series is built on the basis of historical road traffic data. Second, this ARIMA model is combined with the Kalman filter to construct a road traffic state prediction algorithm, which can acquire the state, measurement, and updating equations of the Kalman filter. Third, the optimal parameters of the algorithm are discussed on the basis of historical road traffic data. Finally, four road segments in Beijing are adopted for case studies. Experimental results show that the real-time road traffic state prediction based on ARIMA and the Kalman filter is feasible and can achieve high accuracy. 展开更多
关键词 Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model kalman filter Road traffic state REAL-TIME prediction
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基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法 被引量:24
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作者 赵广辉 卓松 徐晓龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期253-257,276,共6页
针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标... 针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以预测目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。 展开更多
关键词 多目标跟踪 卡尔曼滤波 空间颜色直方图 遮挡预测
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基于改进卡尔曼滤波的控制河段船舶航迹预测 被引量:23
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作者 赵帅兵 唐诚 +1 位作者 梁山 王德军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第11期3247-3250,共4页
由于船舶自动识别系统(AIS)设备存在信息缺失现象,导致基于AIS的智能辅助指挥系统无法准确判断船舶位置,难以准确揭示通行信号。同时,控制河段具有航道狭窄弯曲等特征,传统卡尔曼滤波算法无法准确预测运动船舶的航迹。针对以上问题,对... 由于船舶自动识别系统(AIS)设备存在信息缺失现象,导致基于AIS的智能辅助指挥系统无法准确判断船舶位置,难以准确揭示通行信号。同时,控制河段具有航道狭窄弯曲等特征,传统卡尔曼滤波算法无法准确预测运动船舶的航迹。针对以上问题,对卡尔曼滤波算法中的系统噪声进行实时估计,以提高船舶航迹的预测精度,并对传统卡尔曼滤波和改进卡尔曼滤波的跟踪效果进行了仿真分析。结果表明,所提算法可有效解决AIS设备信息缺失问题,准确预测船舶位置,保证控制河段智能辅助指挥系统信号揭示的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 自动识别系统 智能辅助指挥 控制河段 卡尔曼滤波 航迹预测
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基于Kalman滤波理论的运动目标检测新方法 被引量:15
16
作者 任臣 张覃平 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期7-11,共5页
该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测。首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算... 该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测。首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算,最后采用自适应阈值分割技术实现对目标的自动分割。文中通过对序列图像的仿真,讨论了最小二乘法的存在问题,改进及适用情况,干扰的消除。试验结果表明,该方法具有很强的实用性。 展开更多
关键词 kalman滤波 背景预测 自适应闽值选择 运动目标检测
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基于Kalman滤波数据融合技术的滑坡变形分析与预测 被引量:18
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作者 刘超云 尹小波 张彬 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2015年第4期30-35,42,共7页
位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡... 位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡体的稳定状态和变化趋势做出更准确的预测。并将该技术应用于京港澳高速公路某滑坡体的变形分析与预测,对该滑坡体的四个位移传感器数据进行了Kalman滤波分析,结果表明,融合后的位移量估计精度更高,融合后的滤波数据更能准确地反映滑坡体的整体变形趋势,为滑坡后期施工及处治提供依据。 展开更多
关键词 位移 kalman滤波 数据融合 状态估计 滑坡预测
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改进多新息卡尔曼滤波法辨识船舶响应模型 被引量:17
18
作者 谢朔 陈德山 +1 位作者 初秀民 柳晨光 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期282-289,共8页
为在船舶自主航行控制中提供参数精确的船舶响应模型,本文提出一种改进的多新息扩展卡尔曼滤波参数辨识方法。引入遗忘因子以降低历史干扰数据的累积影响,并从理论上分析了改进后算法辨识的收敛性,证明了改进后的辨识算法在一定条件下... 为在船舶自主航行控制中提供参数精确的船舶响应模型,本文提出一种改进的多新息扩展卡尔曼滤波参数辨识方法。引入遗忘因子以降低历史干扰数据的累积影响,并从理论上分析了改进后算法辨识的收敛性,证明了改进后的辨识算法在一定条件下有界收敛。为验证所提出辨识方法的有效性,本文在获取真实的模型船Z型试验数据基础上,将改进算法辨识方法与传统扩展卡尔曼滤波辨识方法进行对比,结果表明所提出的改进算法辨识的船舶响应模型参数更加精确,预报均方误差可达到2(°)2以下。 展开更多
关键词 响应模型 参数辨识 扩展卡尔曼滤波 多新息 遗忘因子 收敛性 Z形试验 操纵性预报
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基于自适应Kalman滤波的SAW测温数据纠错方法 被引量:16
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作者 薛明喜 杨扬 +1 位作者 张晨睿 韩韬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2766-2773,共8页
在无源无线SAW测温系统实际应用中,阅读器接收到的信号往往受到其所处环境电磁波的干扰。这些干扰将会使阅读器得到错误的测量数据。温度变化趋势和测量噪声时变的特点也给系统建模以及噪声估计带来了困难。针对实际应用中存在的问题,在... 在无源无线SAW测温系统实际应用中,阅读器接收到的信号往往受到其所处环境电磁波的干扰。这些干扰将会使阅读器得到错误的测量数据。温度变化趋势和测量噪声时变的特点也给系统建模以及噪声估计带来了困难。针对实际应用中存在的问题,在Kalman滤波的基础之上,提出了一种新的自适应算法。该算法采用多项式预测的方法建立温度测量的时变系统模型,根据当前及历史测量值,自行调整预测模型参数,避免因模型不准确造成Kalman滤波效果严重下降的问题;通过对测量数据小波变换的方法,实时估计测量数据噪声方差,克服未知观测噪声的条件下精度下降的问题;当测量数据受到干扰时,测量值与纠错值之间的差值不满足高斯分布,通过对差值统计特性的分析,对测量数据进行错误数据判别与剔除,有效地抑制干扰对温度测量的影响。将这种自适应Kalman滤波算法应用到无源无线SAW测温系统中,无源无线SAW温度传感器测温实验的结果验证了该算法能有效地纠正粗大误差,提高测量系统的精度。 展开更多
关键词 kalman滤波 多项式预测 小波变换 粗大误差 残差
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结合卡尔曼滤波和Mean Shift的抗遮挡跟踪算法 被引量:15
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作者 章学静 陈禾 杨静 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1056-1061,共6页
针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼... 针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼滤波或线性预测法更新Mean Shift迭代起点.实验结果表明,该方法能成功实现大范围连续遮挡和目标复出情况下红外目标的跟踪,并且迭代次数和跟踪时间分别减少了9.68%和17.58%,提高了跟踪的鲁棒性和实时性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 Mean SHIFT算法 遮挡判断 线性预测 实时性
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