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采用了交互式多模型(IMM)算法进行目标定位跟踪。交互式多模型(IMM)作为一种数据互联算法具有自适应的特点,可以有效地对各个模型的概率进行精细地调整,尤其适用于对机动目标的定位跟踪。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地对目标进行定位跟踪。 相似文献
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粒子滤波算法是一种基于传播样本集的递归贝叶斯滤波器.本文中对粒子滤波算法原理以及在目标跟踪中的应用作了详细讨论,设计了目标模板更新方法.实验证明,粒子滤波跟踪算法具有很好的鲁棒性和抗遮挡、抗干扰性,但是计算量却很大. 相似文献
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主要研究了视频图像目标跟踪准确性问题。在基于核的颜色特征统计描述及以此建立视觉目标观测概率方法的基础上,提出了一种改进的粒子滤波视频图像目标跟踪算法。首先,本文给出了基于标准粒子滤波的单特征、单目标跟踪算法,然后针对加权样本参数的选择不同,提出改进思路,最后通过与基于均值移位视觉目标跟踪算法的实验结果对比。提出的改进的粒子滤波跟踪算法在稳健性方面有显著地提高,而且若适当选择视觉跟踪参数,在实时性方面能得到有效地保证。 相似文献
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随着声源追踪技术不断创新发展,声源定位精准度不断改善,目标定位噪音相互混合的问题逐步增加。传统的声音目标被动定位算法,利用简单的平面阵实现目标的多点定位,无法满足当前声源多点定位的噪音相互混合特点的声源计算,使其声源追踪的速度、时间及轨迹定位率降低。为此,提出一种基于声音源头追踪的目标跟踪模型,通过量测噪声参数对声源目标状态进行精准的检测与识别,运用交互式定位算法对识别出的声源进行距离时间预测,建立声音源头追踪目标跟踪模型,对声源进行精准定位的过程。仿真实验表明,基于声音源头追踪的目标跟踪模型仿真,通过模型集设置特点以及各模型间的交互式跟踪模型算法,在跟踪速度、实时性、缩短跟踪时间及轨迹定位等方面都得到了很大的提高。 相似文献
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在人体运动跟踪建模中,需要对样本集的多样性特征进行贫化处理,以提高全关节驱动模式运动状态跟踪的准确性。传统方法采用量子进化和粒子滤波算法进行人体运动跟踪贫化算法实现,算法在全关节多样化样本特征运动模式下,跟踪效果不好。提出一种采用动态分层二值进化处理的改进的量子进化粒子滤波全关节驱动模式跟踪方法,解决多样本特征的贫化问题。进行人体全关节驱动模式动力学分析及人体运动跟踪模型构建,通过动态分层处理技术,获得二值前景图像,求得人体关节的全方位信息特征,通过动态分层二值进化方法,准确地找到各关节位置,构建亮度模型函数,实现贫化处理。实验表明,改进算法能实现对体操运动员运动幅度大的肘、腕、踝部位均得到了准确的跟踪结果,贫化效果较好,运动状态估计精度较高。 相似文献
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提出了基于量子进化算法的人体跟踪方法。量子进化算法借鉴了量子计算的思想,具有较强的寻优能力和较快的运算速度,在基于量子进化算法的人体跟踪中,将跟踪置于函数优化框架内,视跟踪为在模型可行域内求解与图像观测特征具有最优匹配的模型的函数优化问题,并对此目标函数使用量子进化算法寻优。模拟场景实验表明,与基于粒子滤波的人体跟踪算法相比,基于量子进化算法的人体跟踪具有较高的跟踪精度和较快的运算速度。 相似文献
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分布式激振频率数据库用在力传感器机器人高精度作业中,为机器人进行探测作业提供数据支持。传统方法采用粒子滤波算法进行数据调度和系统状态跟踪,在分布式激振频率数据库在数据调度和重采样中常会出现粒子匮乏和多样性丧失的问题。提出一种基于人工遗传算法群优化的改进的粒子滤波算法,实现对分布式激振频率数据库粒子的匮乏补偿,给出分布式激振频率数据库链路生成机制,采用粒子滤波算法进行分布式激振频率数据库的访问。实验结果表明,算法能有效解决分布式激振频率数据库粒子滤波算法中粒子匮乏以及多样性丧失的问题,进而降低运行时间,提高数据调度和控制精度,均方误差较小。在高精度控制领域具有很好的应用价值。 相似文献
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为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,提出将传统的粒子滤波SLAM技术和模糊神经网络算法相结合,对粒子滤波SLAM算法进行改进。提出在训练过程中设置频率计数器的方法,使测量的机器人位姿信息参数失真达到最小。实际场地实验和数据仿真结果表明通过本算法的SLAM定位信息轨迹能正确反映机器人的原始行踪轨迹,其行踪轨迹偏差的误差率仅为4.03%。与传统的粒子滤波算法相比,表现为轨迹跟踪的机器人SLAM同时定位性能比传统的粒子滤波算法提高一倍以上,仿真结果展示了新的机器人SLAM算法良好的快速收敛性能和高精度定位性能。 相似文献
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