一种自适应融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法

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自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法

自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法1. 引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，自动驾驶成为了汽车行业的一个热门领域。

自动驾驶车辆需要具备实时地感知和识别周围道路环境中的各种物体，其中最基本的就是目标检测与跟踪算法。

本文将介绍自动驾驶车辆中常用的目标检测与跟踪算法，并分析其优缺点。

2. 目标检测算法目标检测算法是自动驾驶车辆中的核心技术之一，其主要功能是识别道路上的各种目标物体，如车辆、行人、信号灯等。

目前，常用的目标检测算法主要有以下几种：2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目标检测中最为常用的算法之一。

它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。

CNN的优点是能够自动学习和提取图像特征，因此具有较高的准确率。

然而，CNN的计算量较大，在实时性方面存在一定的挑战。

2.2 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其主要思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分离开。

在目标检测中，可以将SVM应用于特征提取和分类。

SVM的优点是在小样本情况下仍具有较好的表现，并且对于异常点的鲁棒性较强。

但SVM算法相对复杂，需要大量的计算资源。

2.3 区域卷积神经网络（R-CNN）R-CNN是一种基于区域的目标检测算法，其主要思想是先生成一系列候选框，然后对每个候选框应用CNN进行特征提取和分类。

R-CNN算法的优点是能够对目标进行定位，并且检测准确率较高。

但R-CNN算法的缺点是速度较慢，不适用于实时应用。

3. 目标跟踪算法目标跟踪算法是自动驾驶车辆中的另一个重要技术，其主要功能是在连续的图像序列中追踪目标物体的位置和运动。

以下是目标跟踪中常用的算法：3.1 卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种用于状态估计和滤波的算法，其基本思想是通过融合预测和观测结果来估计目标的状态。

在目标跟踪中，可以将目标的位置和速度作为状态量进行估计。

卡尔曼滤波算法的优点是计算简单，适用于实时应用。

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

摘
要：利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法，仅该
方法同时结合了颜色和运动边缘特征，并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明，法能够在一种特征受到背号算干扰导致目标鉴别能力丧失时，其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标，算法简单，鲁棒性高，能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪
Ｅ—ｍａｌｗａｇａ）ｑｔｍ．ｏｉ：ｎｈｕｎｒ＠ｏｃｒｗｚｎ
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ＷＡＮＧＨｕｎ．ａＲＥＮＭｉｇ－ｎ－ＷＵ．ＹＡＮＧＪｎｙＮｅｉｇ－ｕ．ｗｐｒｉｌｆｔｒｒｃｉｇａｔｃｅｉｅｔａｋｎｍｅｈｄａｅｏｍｕｔ－ｅｔｒｓｕｉｎｌｔｏｂｓｄｎｌｆａｕｅｆｓｏ．ｉ
ＣｏｍｐｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ．０７。３（５：１２．ｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｏｓ２０４ｂｅｔｔｃｉｇｂｓｇｓｇｂｅｔｆｔｒｏｅｅｕｔｉｏｒｐｒｒｎｅｉｒｂｓｅｓｎｔｉｐｐｒａｂｅｔｓｃ：Ｏｊｃｒｋｎｙｕｉｉｌｏｊｃｅｕｅｆｎｒｓｌｎａｐｏｅｏｒａｎｎｅａｔｓｆｍａｃｎｏｕｔｓ．ｈｓａｅ，ｎｏｊｃｎＩ
ｂｉｉｆｉｎｎａｔｃｅｉｌｒｒｍｅｒＥｘｅｉｎｒｕｔｓｗｔｔｙｓｎｔｐｒｐｓｍｅｈｏｗｈｏｅｆｔｅｅｔｒｓｏ－ｌｔｕｓｏｉｐｒｉｌｆｔｆａｗｏｋ．ｐｒｍｅｔｅｓｌｓｈｏｙｅｈａｂｕｉｇｈｅｏｏｅｄｔｄ，ｅｎｎｏｈｆａｕｅｌｓ

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪随着计算机视觉研究的深入，行人目标检测与跟踪在智能监控、自动驾驶等领域中得到了广泛应用。

基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和粒子滤波器的方法是一种常用且有效的行人目标检测与跟踪算法。

HOG是一种用于图像特征提取的方法，通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。

在行人目标检测中，首先将图像分成多个小的块，并计算每个块的梯度直方图。

然后，通过将这些直方图串联起来，得到整个图像的特征描述。

最后，利用支持向量机（SVM）等分类器进行目标检测。

而粒子滤波器是一种用于目标跟踪的方法，通过利用目标在连续帧之间的运动模型和观测模型来估计目标的位置。

在行人目标跟踪中，首先通过HOG方法提取目标的特征。

然后，根据目标的运动模型和观测模型，利用粒子滤波器算法进行目标位置的估计和更新。

通过不断迭代，可以实现对行人目标的准确跟踪。

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有以下优点。

首先，HOG方法能够有效地提取图像中的行人特征，具有较高的检测准确率。

其次，粒子滤波器算法能够根据目标的运动模型和观测模型进行目标位置的估计和更新，具有较好的跟踪鲁棒性。

最后，该算法结合了目标检测和跟踪的优点，能够实现对行人目标的精确检测和跟踪。

然而，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法也存在一些挑战和不足之处。

首先，HOG方法对光照、遮挡等因素较为敏感，可能影响检测准确性。

其次，粒子滤波器算法对目标的运动模型和观测模型的选择较为敏感，需要进行合理的参数设置和模型训练。

此外，算法的实时性和计算复杂度也是需要考虑的问题。

综上所述，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有广泛应用前景。

通过不断改进和优化算法，可以提高行人目标检测与跟踪的准确性和鲁棒性，为智能监控、自动驾驶等领域的应用提供更好的支持。

一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

子滤波为跟踪框架，给出了基于信息融合的粒子滤波跟踪算法。
１特征描述
１１灰度直方图特征．
图像的灰度直方图（ｒｙｈｓｇｍ）ｇｉｏｒ是灰度级的函数，描ａｔａ它述图像中对应于各个不同灰度级的像素数。其横坐标表示灰度级，纵坐标表示各个灰度级出现的频率（素数）像。设变
周元璞，杨华，娄和利，吴晓迪，冯云松
（电子工程学院ａ脉冲功率激光技术国家重点实验室；ｂ安徽省红外与低温等离子体重点实验室，合肥．．
２０３）３０７
摘
要：针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题，出一种基于多特征信息融合的粒子滤波提
Ａｌｏｉｈｂｓｄｏｎｏｍａｉｎｆｓｏｎａｔｃｅｆｌｅｇｒｔｍａｅｎｉｆｒｔｏｕｉｎａｄｐｒｉｌｔｒｉ
ＺＨＯＵＹｕｎｐ，Ｙａ —ｕＡＮＧａ，Ｌ — ，ＷＵＸｉｏｄＨｕＯＵＨｅｌｉａ — ｉ一，ＦＮＧＹｕ —ｏｇＥｎｓｎ
ｔｕｉｎｔｕｅｔｅｔｅｔｅｉｆｓｏｏｆｓｈｗｏｆａｕｒｓ，ＳｈｔｔｕｉｎａｇｒｔｍｅｅｔｏｒｆｓｏｉｈｔｆｒｅｃｕｅｉｅｍｓｏｕｒｎｉｏｎＯｔａｈｅｆｓｏｌｏｉｈｓｌｃｄｐｒｐｅｕｉｎｗｅｇｏａｈｃｎｔｒｆｃｒｅｔｓ— ｔｔｏｕａｉｎ，ａｈｅｅｈｅｇａｆｃｍｐｅｎｉｇｅｃｔｅ ’ ｄａｔｇｓＥｘｅｉｎｔｌｒｓｔｈｏｔｔｔｒｐｓｄｍｅｈｄｈｓｃｉｖｄｔｏｌｏｏｌｍｅｔｎａｈｏｈｒＳａｖｎａｅ．ｐｒｍｅａｅｕｌｓｓｗｈａｈｅｐｏｏｅｔｏａ

改进的粒子滤波器目标跟踪方法

征和不变矩特征融合建立目标模型的改进方法，子权重由环境决定的两种特征欧式距离加权生成。实验结果表明，方法粒该
改进了单一颜色特征描述目标在跟踪过程中对抗一些干扰的不足，不影响实时性的基础上提高了跟踪的准确性和鲁棒性。在关键词：目标跟踪；粒子滤波；融合权；不变矩；颜色直方图
中图法分类号：Ｐ４Ｔ２２１）１２７０１０ —０４（０１０ — ７ —４０
Ｉｒｖｄｏｊｃａｋｎｔｏｒａｔｌｌｒｍｐｏｅｂｔｒｃｉｇｍｅｈｄｆｒｃｅｆｔｅｔｏｐｉｉｅ
ＱＩＡＮａｇ，Ｌｎｈａ，ＬＵＺＸｉｎＩＸｉ—ｕＩＢｏ，ＨＡＮＧｉＨｕ。
（．ＫｅｂｒｔｒｆｎｅｌｅｔｏｕｉｇａｄＳｇａｒｃｓｉｇＭｉｉｔｆｕａｉｎＡｎｕｉｅｓｙ１ｙＬａｏａｏｙｏｔｌｇｎｍｐｔｎｉｎｌｏｅｓ，ＩｉＣｎＰｎｎｓｒｏｃｔ，ｙＥｄｏｈｉｖｒｉ，Ｕｎｔ
ｐｏｅｔｓＴｅｅｐｒｍｅｔｒｖｓｈｔｈｓｔｏｍｅｉｒｔｓｈｔｒｅｅｃｒｐｒｉ．ｈｘｅｉｎｏｅａｉｍｅｈｄａｌｏａｅｅｉｅｆｒｎｅｉｅｐｔｔｔｎｍｍｕｉｆｈｉｇｅｃｌｒｒｐｒｙｆｒｒｃｉｇｔｒｅ．ｎｔｏｔｅｓｌｏｏｏｅａｋｎｇｔｙｎｐｔｏｔａ

一种基于视觉注意机制的改进粒子滤波跟踪算法

ｔｎｍｅｈｎｓａｃｒｉｇｔｄｆｒｎｉｉｃｎｅｔｈｍｎｅｅｓｍｌｉｙａｂｅｔｎｄｆｒｔｃｎｒｓｏｓｔｅｏｊｃ’ ｔｎｏｃａｉｔｉｍ，ｃｏｄｏｉｅｅｔｇｆａｃｓｏｕａｙｔｕａｏｂｎｏｊｃｉｉｅｎｅａｉ，ｓｒｈｂｔＳｎｆｓｎｉｉｔｎｆｅｓｏｔｅｆｔｒｓｙｓｎｃｎｅｓｅｇＯａｏｆｔｒｉｒｕｅａｉｅ．ＣｍａａｖｘｅｍｎｓｂｔｅｎｏｊｃｔｃｉｇａｇｒｈｉｉｇｅｕｅｉｉａｃｔｎｔＳｓｔｉｅｓｂｔｐｒｃｓｏｐｒｔｅｅｐｒｅｔｅｗｅｂｅｔｒｋｎｏｔｗｔｓｌａｂｇｆｉｒｈｌｄｔｉｄｔｌｉｉａｌｉｍｓｈｎｅ
田峥徐成杨志邦马翌伦
（湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙４０８）１２０
摘
要
目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题，它是目标行为理解的基础，图像系统连续准确工作的重要部分。针对是
单一特征跟踪算法识别准确性不高，特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题，考虑到粒子滤波算法在处理非线
ＴａｈｎＸｕＣｈｎＹａｇＺｉａｇＭａＹｌｎｉｎＺｅｇｅｇｎｈｂｎｉｕ
（ｃｏｌｆＩｏｍｔｎ＆ｉｎｎｉｅｒｇ，ｎｎＵｉｒｔ，Ｃａｇｈ１０２，ｕａＣｉａＳｈｏｎｒａｉｏｆｏｅａｄＥｇｎｅｉＨｕａｎｖｓｙｈｎｓａ４０８Ｈａｎ，ｈｎ）￣ｅｎｅｉ

一种新型多特征融合粒子滤波视觉跟踪算法

ｍｖｇｂｅｔｃｕａｌａｄｅｅｔｅ，ｕａｉｅｏｕｔｅｓｔｔｐｅｒｃａａｏａｓｄｂｌｍｎｔｎｎｓｏｉｊｃａｃｒｔｙｎｆｃｉｌｂｔｓｎｃｂｓｓｏｈａｐａｎｅｒｔｎｃｕｅｙｉｕｉａｏａｄｐｅｎｏｅｖｙｈｒｎｅａｖｉｉｌｉｏ
标表观变化具有良好的鲁棒性。
关键词：视觉跟踪；粒子滤波；特征融合；似然比；自适应
中图分类号：ｒ３１ｌ９－Ｐ４
文献标识码：Ａ
文章编号：１７ — ２６２１）４０４一４６４６３（０１０ — ｌ０ｏ
ｔｓｃｌｉｇｔａｋｎｇｒｈｄｎｄｓｎｅｅｇｔｆｏｃｅｎｔｉｎｅｒｎｉｔＤｒｇｄｓｎｇｈｆｉｔｅｔｃｉｇａｏｔｍｏｉａｊｔｇｔｉｕｓｄｕｉｚｇｔｉｓｏｇｐｎｓｕｎｅｉｉｕａａｎｈｒｌｉｎｅｕｉｈｗｈｏｔｗａｌｉｈｒｔｏ．ｉｇｎ
摘要：对单一视觉信息在动态变化环境下描述目标不够充分、踪目标不够稳定的缺点，出了一种基于粒子滤针跟提波框架的新型多特征融合的视觉跟踪算法。采用颜色和形状信息来描述运动模型，通过民主合成策略将两种信息融
ｐｒｃｅｆｔｒｂｅａｋｎｌｏｔｍ，ｈｋｌｏｄｍｏｅｏｓｕｔｄｄｐｎｅｔｎａａｔｅｃｅｆｓｎｍｅｈｎｓｔｕａｔｌｌａｄｔｃｉｇａｇｒｈｉｉｅｓｒｉｔｅｌｅｉｏｄｌｓｃｎｔｃｅｅｅｄｎｄｐｉｕｉｃａｉｍ，ｈｓｉｈｉｒｏｖｕｏ

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

１粒子滤波基本原理
１９９３年由Ｇｒｏｏｄｎ和Ｓｌｏｄ８提出了一种新ａｍｎ＿
踪以及混合方式的跟踪等方法Ｊ。卡尔曼滤波是基于线性、斯假设的，对于高这目标跟踪要求太过严格。现实中的系统往往是非
波算法是一种基于蒙特卡洛（Ｃ技术来求解贝叶Ｍ）
斯概率的使用算法，的基本思想是通过重要性函它
数产生带权值的样本（子）逼近系统状态的真粒来
ｐｘＩ１１（ｚ）＝ＪＩ一Ｐｌ１１ｄ：ｐ１（：）ｘ１（）Ｉ一
。）为ｔ时刻的一１
后验概率密度；（Ｉ一）为归一化常数，ｐｌｐ即（
１ｔ．—１
）：Ｊｌ）（Ｉ１１ｄ。时刻的后验概ｐｐ．）ｘｔ（ｚｆ一
）是滤波问题的最终解。但是在上述的计算过程中，要通过计算积分需
⑥ ２１ＳｉＴｃ．ｎｒ．０２ｃ．ｅｈＥｇｇ
基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法
李成功曹宁王娴珏
（河海大学计算机与信息学院，南京２１０）１１０
摘
要
针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题，出了一种改进的目跟踪算法。该算法利用跟踪目提标
第一作者简介：李成功（９８）男，１８一，江苏淮安人，硕士研究生，研究

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ＷＥＩＴｉａｎ－ｓｈｕ，ＹＩＮＬｉ－ｊｕ，ＧＡＯＭｉｎｇ — ｌｉａｎｇ，ＺＯＵＧｕｏ — ｆｅｎｇ，ＺＡＮＧＹｕａｎ－ｒｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｉｂｏ，２５５０４９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｏｆｔｅｎｄｉｓａｐｐｏｉｎｔｉｎｇｗｉｔｈｐｏｏｒａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｂｅｃａｕｓｅ
Ａｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｃｏｌｏｒ
ａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｇｒａｄｉｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｕｓｉｏｎｉｎｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ
ｆｕｓｅｄａｄａｐｔｉｖｅｌｙｕｓｉｎｇｄｅｍｏｃｒａｔｉｃｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓａｒｅａｄｊｕｓｔｅｄｂｙｔｈｅｔｈｅｉｒｒｅ —
第３１卷第２期２０１自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
后在跟踪过程采用民主融合策略，根据两个特征在跟踪时的可靠性，自适应的调节各自权重，最采用融合后特征来对目标进行建模和跟踪．实验结果表明，算法能够很好地处理目标尺度缩放、
转、光照变化等复杂环境下的跟踪问题．关键词：视觉跟踪；多特征融合；粒子滤波中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
．
Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｏｌｏｒａｎｄｏｒｉｅｎｔｅｄｇｒａｄｉｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｂｙｓｐａｔｉａｌｋｅｒｎｅｌ —
（山东理工大学电气与电子工程学院，山东淄博２５５０４９）
摘要：针对传统的粒子滤波通常采用单一的特征信息，会导致跟踪精度低、鲁棒性差等问题，
出一种自适应融合颜色特征和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法．首先提取出能够描述目标的色和梯度方向特征，并分别采用空间核函数加权颜色直方图和梯度方向直方图对特征进行描述，
ｏｎｌｙｓｉｎｇｌｅｃｕｅｉｓａｄｏｐｔｅｄｉｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｃｏｌｏｒａｎｄｏｒｉｅｎｔｅｄｇｒａｄｉｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ
Ｖｏｌ＿３１Ｎｏ．２
Ｍａｒ．２Ｏ１７
文章编号：１６７２ — ６１９７（２０１７）０２ — ００１７ — ０５
一
种自适应融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法
魏天舒，尹丽菊，高明亮，邹国锋，臧圆茹
提颜然后旋
ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｌｏｒｈｉｓｔｏｇｒａｍａｎｄｅｄｇｅｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｈｉｓｔｏｇｒａｍ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｎｔｈｅｔｗｏｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅ