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模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法 被引量:1

Algorithm based on fuzzy clustering and particle filter for tracking multiple cross-moving point targets
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摘要 提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。 Present a new low Signal to Noise Ratio(SNR) infrared image sequences multitarget detection and tracking algorithm, which combines TBD detection algorithms and fuzzy clustering particle filter tracking algorithm.First through multi-frame TBD process,detect initial position and velocity of moving objects,and then estimate target state during tracking stages of fuzzy clus- tering particle fiher,and open a window for testing,probability integration.Infrared images of real sequence simulation,simulation results show that the algorithm has good real-time and high accuracy.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期158-160,164,共4页 Computer Engineering and Applications
基金 国家自然科学基金No.60507005 新疆维吾尔自治区教育厅高校科研计划科学研究重点资助项目(No.XJEDU2005I04)~~
关键词 检测前跟踪 粒子滤波器 最大模糊熵高斯聚类 多目标 数据融合 Thack-Before-l)etect (TBD) particle filter maximum fuzzy entropy Gaussian clustering multitarget data fusion
  • 相关文献

参考文献8

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二级参考文献8

共引文献21

同被引文献8

引证文献1

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