基于粒子滤波的视频跟踪

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1、摘要针对传统的Kalman滤波器在非线性非高斯环境下对运动目标的跟踪效果较差这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。粒子滤波是采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度，而不是采用传统的线性变换，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，具有精度高、收敛速度快等特点。基于粒子滤波的目标跟踪原理是通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态。目标模型的仿真实验表明，在非线性非高斯环境下，粒子滤波的跟踪效果优于扩展卡尔曼滤波器。最后，将粒子滤波运用于视频跟踪，实验结果进一步说明：在非线性

2、非高斯环境下，粒子滤波具有较好的跟踪效果。粒子滤波技术可以广泛于空对空、空对地等各种具有非线性、非高斯特征的被动式跟踪系统中。关键字：粒子滤波器卡尔曼滤波器目标跟踪重采样AbstractBecauseinnon-linearnon-GaussianenvironmenttheperformanceoftraditionalKalmanFilterintrackingofmovingtargetsisverypoor,thepaperusesparticlefiltertotrackthemovingta

3、rget.Particlefilterdoesnotinvolvelinearizationaroundcurrentestimatesbutratherrepresentthedesireddistributionsbydiscreterandommeasures,whicharecomposedofweightedparticles.Ithasahighaccuracyandarapidconvergence.Thetheoryoftargettrackingbasedonparticlefilte

4、ristousetheseweightedparticlestoestimatethestatesoftargets.Thesimulationresultsofthetargetmodelshowthatinthenon-linearnon-Gaussianenvironment,theperformanceoftheparticlefilterisbetterthanextendedKalmanFilter.Finally,weusetheparticlefilterinvideotracking,

5、theexperimentalresultsfurthershowthatinthenon-linearnon-Gaussianenvironmenttheparticlefilterhasabettertrackingperformance.Particlefiltertechnologycanbewidelyusedforairtoair,air-groundandotherpassivetrackingsystemsofnon-linearnon-Gaussiancharacteristics.K

6、eywords:particlefilterkalmanfiltertrackingresampling目录第1章绪论11.1研究背景11.2目标跟踪方法的发展状况11.3滤波理论的发展状况21.4本文的主要工作5第2章卡尔曼滤波理论62.1卡尔曼滤波器62.2扩展卡尔曼滤波器72.2.1被估计的过程信号72.2.2滤波器的计算原型8第3章粒子滤波器103.1蒙特卡罗方法103.2粒子滤波算法103.2.1粒子滤波器基本原理103.2.2序贯粒子滤波算法113.2.3退化现象133.2.4再采样原理14

7、第4章基于粒子滤波的视频跟踪164.1卡尔曼滤波器和粒子滤波器性能对比164.1.1实验描述164.1.2实验结果及分析164.2粒子数和噪声协方差对粒子滤波跟踪的影响184.2.1实验描述184.2.2实验结果及分析184.2.3实验结论224.3基于粒子滤波的视频跟踪224.3.1基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法224.3.2初始背景的获取234.3.3目标颜色直方图的提取284.3.4权值的计算294.3.5重采样304.3.6实验结果32第5章总结与展望355.1总结355.2展望35参考文献37

8、致谢38附录39石家庄铁道大学毕业设计第1章绪论1.1研究背景随着信息技术的迅猛发展，各种应用背景的多传感器信息系统也随之大量涌现。在军事应用方面，天基、地基监测系统均是将雷达、光电传感器、声传感器等不同特性的传感器有机地组合于一体，最终完成目标探测、跟踪和识别等工作；智能武器的自主决策系统也要依靠对多方面信息的有机融合，在多传感器系统中发挥重要作用的就是信息融合技术。卡尔曼滤波是在信息融合中应用的一种重要工具。卡尔曼滤波主要用于实时融合动