CAJ | 학술논문

在智能跟踪建模优化问题的研究中,高空远距离的视觉目标跟踪一直是智能跟踪领域的难点.因为跟踪目标的距离较远,可追踪特征在色彩、像素灰度等方面会发生较大幅度的衰退和丢失.传统的目标视觉跟踪方法在上述情况下,会迅速丧失跟踪能力,造成目标跟踪丢失.主要因为传统算法在视频目标跟踪算法中未考虑到特征丢失带来的先验的目标信息的问题.提出一种新的目标跟踪模型.模型在跟踪过程中,像素分布的产生直接采用先验概率.引入改进的灰预测GM1模型,通过灰预测改进的GM1的预测值来产生新的建议分布,使得后验概率分布更加逼近真实目标的后验概率密度,保证弱化跟踪的强关联性.实验结果表明,与标准的粒子滤波算法进行对比试验,所提出的算法在远程高空视觉目标跟踪中具有更好的性能.
재지능근종건모우화문제적연구중,고공원거리적시각목표근종일직시지능근종영역적난점.인위근종목표적거리교원,가추종특정재색채、상소회도등방면회발생교대폭도적쇠퇴화주실.전통적목표시각근종방법재상술정황하,회신속상실근종능력,조성목표근종주실.주요인위전통산법재시빈목표근종산법중미고필도특정주실대래적선험적목표신식적문제.제출일충신적목표근종모형.모형재근종과정중,상소분포적산생직접채용선험개솔.인입개진적회예측GM1모형,통과회예측개진적GM1적예측치래산생신적건의분포,사득후험개솔분포경가핍근진실목표적후험개솔밀도,보증약화근종적강관련성.실험결과표명,여표준적입자려파산법진행대비시험,소제출적산법재원정고공시각목표근종중구유경호적성능.