【摘 要】
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针对传统粒子滤波算法进行目标跟踪时,当跟踪目标颜色与背景近似或者有遮挡时,易出现跟踪丢失的现象,论文提出了一种改进型的粒子滤波算法,将传统粒子滤波算法和卡尔曼滤波算
【机 构】
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商洛学院电子信息工程与电气工程学院
【基金项目】
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商洛学院科学与技术研究项目(编号：17SKY-FWDF008);陕西省教育厅基金项目(编号：17JK1223)资助
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针对传统粒子滤波算法进行目标跟踪时,当跟踪目标颜色与背景近似或者有遮挡时,易出现跟踪丢失的现象,论文提出了一种改进型的粒子滤波算法,将传统粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法相结合,将跟踪目标分成多个子块并进行子模块匹配,并把匹配的子模块和预测的目标位置进行融合,实现对运动目标的准确跟踪。对采集的一段视频在Matlab中进行仿真实验,实验结果表明,改进型的粒子滤波算法能较好的实现对目标背景近似或遮挡时运动目标的跟踪,跟踪精度较高,算法鲁棒性好。
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