基于目标区域预检测模型的粒子滤波小目标跟踪算法

摘要：

针对低信噪比光电图像序列中小目标跟踪计算量大的问题,从降低粒子滤波算法中复杂度出发,提出一种基于目标区域预检测模型.首先通过辅助的预检测模型估计观测平面上小目标可能出现的区域,然后根据该区域初始化粒子分布,替代常用均匀分布于观测平面的粒子初始化分布,用少量的粒子对低信噪比光电图像序列中的小目标进行跟踪.实验表明,与Salmond提出的粒子滤波目标跟踪算法相比,该方法跟踪精度指标均方根误差从5.29下降到0.38,算法CPU执行时间从0.83s下降到0.25s,算法的复杂度下降了69.8％,满足了对算法实时性的需求.

关键词：小目标跟踪、粒子滤波、粒子初始化、算法复杂度

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：174-178