基于多信息融合的行人状态采集识别模型

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针对粒子滤波算法在采样阶段因证据不足,使得行人智能跟踪系统效率不高、鲁棒性不强的问题,融合颜色、纹理和空间等多证据信息和RGB颜色空间建立行人外观模型,采用优化的LBP纹理特征算法(LBP_AE算法)消除干扰、提取证据信息。实验结果表明,所设计的多证据信息融合模型,可以有效实现在复杂条件下的行人跟踪问题,相比传统算法有较高识别准确率。
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