基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法

杨智雄, 余春超, 严敏, 袁小春, 曾邦泽, 粟宇路

杨智雄, 余春超, 严敏, 袁小春, 曾邦泽, 粟宇路. 基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法[J]. 红外技术, 2016, 38(3): 211-217.
引用本文: 杨智雄, 余春超, 严敏, 袁小春, 曾邦泽, 粟宇路. 基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法[J]. 红外技术, 2016, 38(3): 211-217.
YANG Zhixiong, YU Chunchao, YAN Min, YUAN Xiaochun, ZENG Bangze, SU Yulu. Particle Filter Infrared Target Tracking Algorithm Based on Feature Fusion[J]. Infrared Technology , 2016, 38(3): 211-217.
Citation: YANG Zhixiong, YU Chunchao, YAN Min, YUAN Xiaochun, ZENG Bangze, SU Yulu. Particle Filter Infrared Target Tracking Algorithm Based on Feature Fusion[J]. Infrared Technology , 2016, 38(3): 211-217.

基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法

详细信息
  • 中图分类号: TP391

Particle Filter Infrared Target Tracking Algorithm Based on Feature Fusion

  • 摘要: 复杂环境中稳健的红外目标跟踪在自主导航、无人机探测、预警等方面具有重要研究意义.就经典粒子滤波红外目标跟踪算法中单一的灰度特征缺乏鲁棒性引起跟踪失效的问题,提出了一种基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法.结果表明,该算法能够从跟踪鲁棒性、准确性和实时性3个方面实现稳健的红外目标跟踪.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 刘红亮,赵汝进,林玲,钟建勇. 一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现. 半导体光电. 2023(01): 128-133 . 百度学术
    2. 李增刚,王正彦,毛菲菲. 基于FPGA的BP神经网络识别系统设计. 青岛大学学报(工程技术版). 2019(03): 44-51 . 百度学术
    3. 李志海,张春平,王子壬,侯永刚,严洪翔,周永真,白杨. 结合PCA的K-means算法在专变用户用电行为分析中的应用. 电力信息与通信技术. 2018(12): 62-67 . 百度学术

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