基于ms和粒子滤波的多目标跟踪方法研究

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4、跟踪吸引了大批的专家和学者参与研究。多目标跟踪的应用也非常广泛。无论在现代防御系统还是在空中和海上的交通管制系统中，亦或是人机交互、视频监控等方面，多目标跟踪技术都是不可或缺的。尽管，对多目标跟踪技术的研究逐渐成为近年来的研究热点，国内外学者都对该领域进行了深入广泛的研究，提出了很多好的算法。但视频跟踪中目标数目的增加、跟踪时的未知状况和时变，以及杂波、目标散射和距离的动态变化等状况，无疑都加大了多目标的跟踪难度。与单目标跟踪不同的是，多目标跟踪中量测和状态不存在直接的对应关系。以上都是多目标跟踪研

5、究中迫切需要解决和优化的关键问题。基于均值漂移的目标跟踪算法具有高实时性的特点，但是在背景相似和目标发生遮挡时，追踪目标易丢失。相较于均值漂移跟踪算法，基于粒子滤波的目标跟踪算法在目标发生遮挡时也能够正常追踪目标，具有较强的抗干扰能力，然而却有着计算量大、粒子容易产生匮乏、退化现象等缺点。考虑到均值漂移算法的局限性和粒子滤波不能实时跟踪的特点，许多学者利用两个算法的优点，将它们进行了有效结合，提出了很多高性能算法。也确实处理了一些多目标跟踪中面临的问题。论文正是在前人研究的基础上，针对均值漂移算法实

6、时性好和粒子滤波算法抗干扰能力强的特点，同时引入了近年来的研究热点---随机集粒子滤波理论，提出一种改进的多目标跟踪算法。论文首先陈述了当前多目标跟踪在国内外的研究发展状况，说明了对多目标跟踪技术进行研究的重要意义和价值。同时也提出了目前研究中存在的一些关键的技术难点。在接下来的内容里，详细描述了多目标跟踪的方法和基本原理。对于一般意义下的多目标跟踪问题，阐述了传统的多目标跟踪基本方法的关键点。而不同于基于数据关联的传统多目标跟踪，一种基于滤波理论本身的思路被提出，这种方法可以有效避免数据关联中计算

7、复杂、性能低等问题。论文从两个方面描述了这种新的思路。引入了随机集多目标滤波理论。对基于MeanShift的目标跟踪算法的基本原理和重要概念进行剖析。MeanShift有实时性好的优点，也面临着鲁棒性差的困境。均值漂移算法拥有计算量小、实时性好的特点。同其他算法相较而言，它省去了在过程中需要进行全局搜索的步骤，通过寻找一系列最佳像素点，赋予较大权值并进行匹配，从而确定目I成都理工大学硕士毕业论文标坐标点。与此同时，算法通过选取核函数，通过物体的颜色直方图构造数学模型，增强了算法的抗干扰能力。对于目标

8、模型的选取与构造，关键点就在于颜色分布区间。跟踪中，一旦存在以下情况：如环境变化较大，光线强烈或者颜色阴暗，物体发生位移时与背景中的其他物体的颜色直方图相似度较大等，都给算法带来较大影响。尤其在本文研究的多目标跟踪中，跟踪时的场景随着观察物体的增多而变得更加复杂，并且非常容易发生物体位移时的交错遮挡状况，这对均值漂移算法的性能，提出了更高的要求。基于ParticleFilter的目标跟踪算法，论文介绍了理论部分，即粒子滤波的关键内容，包括贝叶斯估计的基本原理和方法、基