粒子滤波器目标跟踪研究论文

粒子滤波 (ParticleFilter，PF)是一种针对非线性系统的贝叶斯递归滤波算法，粒子的权重还可以用来构造似然比，这些特点使得粒子滤波可以完整地进行目标检测和

可以发现基于距离的粒子滤波的跟踪效果并不是很理想,偏差逐渐增大。 (1)main.m %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 程序说明: 单站单目标基于距离的跟踪系统,采用粒子滤波

下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解: 1)初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征。具体

粒子滤波的好处在于，对系统没啥要求。兵来将挡，水来土掩。嘻嘻嘻。因为粒子滤波的核心思想就是就是

摘要:随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实

在粒子滤波这两个关键方面,研究了卡尔曼滤波算法和改进粒子滤波算法,随后对重采样问题中结合马尔科夫链蒙特卡洛方法对粒子滤波改进算法进行分析研究。对改进的

OAPF框架。 应用了带有遮挡处理的粒子滤波方法,其中遮挡模型是针对模板模型构造的。 当目标被遮挡时,遮挡模型用于预测位置而无需更新模板模型: JMMAC的工作流程。 基于CF的跟踪器用

本文主要研究了基于粒子滤波的多目标跟踪算法。. 文章首先归纳 了现有的各种目标跟踪方法，并简要介绍了贝叶斯滤波理论和粒子滤 波算法。. 在前人研究的基础

毕业论文 > 一种有效的基于粒子滤波器的多目标跟踪技术 2011-01-24上传 一种有效的基于粒子滤波器的多目标跟踪技术 ... 文档格式：.pdf 文档大小： 1.82M 文档