吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (2): 533-539.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201502029

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基于多特征融合的粒子滤波自适应目标跟踪算法

杨欣1，2，3，刘加1，周鹏宇1，周大可1   

  1. 1. 南京航空航天大学 自动化学院，南京 210016；
    2.东南大学 自动化学院，南京 210096；
    3.光电控制技术重点实验室，河南 洛阳 471000
  • 收稿日期:2013-07-01 出版日期:2015-04-01 发布日期:2015-04-01
  • 通讯作者: 刘加(1989)，男，硕士研究生.研究方向:模式识别与图像处理.E-mail:lergliu@126.com
  • 作者简介:杨欣(1978)，男， 副教授， 博士.研究方向:模式识别与智能系统.E-mail:yangxin@nuaa.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61172135， 61101198)；航空科学基金项目(40145152027).

Adaptive particle filter for object tracking based on fusing multiple features

YANG Xin1,2,3,LIU Jia1,ZHOU Peng-yu1,ZHOU Da-ke1   

  1. 1.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016,China;
    2.School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096,China;
    3.Key Laboratory of Photoelectric Control Technology,Luogyang 471000,China
  • Received:2013-07-01 Online:2015-04-01 Published:2015-04-01

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摘要： 为解决用单一特征无法保持在复杂环境下跟踪的鲁棒性以及粒子数量增多导致的算法效率低下的问题，选择多个特征融合的策略来保证跟踪的持续稳定，并自适应地调整每个特征的权值来适应环境的变化;为提高算法的实时性，采用自适应的粒子数量。实验结果表明:本文算法有效地解决了目标旋转、目标遮挡以及背景混淆等诸多问题，具有较高的鲁棒性。

关键词: 自动控制技术, 目标跟踪, 粒子滤波, 多特征融合, 自适应

Abstract: In target tracking using a single feature, the tracking robustness can not be guaranteed in the case of complex environments, and the increase in particle number will lead to in low efficiency of the algorithm. To overcome these problems, a multiple feature fusion strategy is chosen to ensure sustained and stable tracking. Using this strategy, the weights of features will be adjusted adaptively to the environmental changes, and the number of particles is adaptive to improve the efficiency of the algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively solve the target rotation, target occlusion, background confusion and many other issues with high robustness.

Key words: automatic control technology, objects tracking, particle filter, multi-feature fusion, adaptive

中图分类号: 

  • TP29
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