基于隐马尔可夫Particle Filter实现突变运动智能监控研究

摘要：

目前智能监控系统较为常用的是粒子滤波(particle filter)算法,粒子滤波算法在非线性、非高斯滤波问题上有着独特的优势,然而,随着监控系统对目标追踪效果的要求不断提高,算法不断进行更新,普通的粒子滤波算法已经不能够满足监控系统日益增长的需求.对于较复杂的场景,如面积背景突变运动已经不能够很好地进行追踪监控.本文针对这个问题,利用隐马尔可夫模型(HMM)对粒子跟踪算法进行了多方面的优化,实现了对目标的智能监控.

关键词：粒子滤波、隐马尔可夫模型、突变运动、智能监控

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;TP2

资助基金：教育部"十一五"重点规划资助项目LBZD027

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：110-113