基于目标区域预检测模型的粒子滤波小目标跟踪算法

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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0.83 s下降到0.25 s,算法的复杂度下降了69.8%,满足了
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