基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究

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基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花

Key words:object tracking;particle filter;EKPF;UPF
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001-9227(2013)-01-0010-04
0引言视频目标跟踪一直是计算机视觉领域的核心问题，其广泛
应用在视频监控、计算机视觉导航、人机交互等领域[1-2]。视频目标跟踪算法一般分为两类：确定性跟踪算法与随机性跟踪算法。确定性跟踪算法归结为能量函数的优化问题，如最为常见的均值漂移（mean-shift）算法，其有实时性好的优点，但容易收敛到局部极值，导致目标跟丢[3]。随机性跟踪算法归结为动态系统的状态估计问题，其中常见的是粒子滤波（particle filter）算法。视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题，尽管粒子滤波是一个解决非线性、非高斯的主流方法，但仍有重要性函数的选择、权值退化与样本枯竭等问题，导致滤波发散。
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花，等
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究*
王进花，付德强，曹洁，李军（兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州，730050）
摘要:针对标准粒子滤波算法存在的缺陷，本文引入了两种改进的方法，引入最新的量测信息，改进粒子滤波的建
议分布。EKPF 通过引入扩展卡尔曼算法改进粒子分布，UPF 引入无验结果表明，UPF 算法优于扩展卡尔曼粒子滤波算法与标准粒子滤波算法。
关键词:目标跟踪；粒子滤波；EKPF；UPF
Abstract:For the defects of the standard particle filter algorithm, two improved algorithm are proposed, which introduced

粗细尺度耦合粒子滤波在多目标跟踪中的应用研究

建立在系统参数已知、统干扰是高斯白噪声或系
Ｍａｋｖ白噪声条件的线性系统，些算法没有办ｒｏ这
法处理复杂的多目标跟踪系统。Ｅ、ＫＦＵＫＦ卡尔曼滤波器虽然可以处理一些非线性的跟踪问题，因但
为是经过近似的数学处理，于复杂的多目标跟踪对
到实时跟踪的各种参数后，再来估算重要的权值。然
后用粗尺度下的权值和细尺度状态共扼建议分布下的状态值来估算被跟踪的目标信息。结果是用粗尺度采样降低了运算的复杂度，细尺度采样保证了跟踪的精确度，同时避免了重采样。
状态方程是直角坐标，观测方程是极坐标。假设这些
后验概率。集合中的每一个元素表示在给定时间内
假设的目标状态。用权值来修正状态，再求加权平均值，通过迭代方法求得目标的状态估计值。文献［］８在ＭＣＭＣ方法基础上，用耦合的马尔可夫链，过通
Ｂｙｓ估计的最大后验似然估计，这些算法都涉ａｅ但
及这样一些问题：算量和运算精度不能同时保证；运
粒子滤波存在退化现象，要进行重采样。过仿真需通可以看到：采样需要耗费很多时间，目标跟踪带重给来时间上的延迟，接影响到系统的精度。直为了跟踪多目标，文提出对共扼分布先进行本粗尺度逆采样，时对目标仍然使用细尺度采样，同得

基于粒子滤波和多特征融合的目标跟踪算法

ｃｌｌｉｎｆｈａｉｅｅｇｔＭｅｎｈｌｔｅｅｈｓｇｆｒｏｒｎｒｃｒｌｒａｊｓｄａａｔｅ．ｈａｕａｏｔｅｒｃｉ．ａｗｉ，ｈｉｓｆｕｉｌｄｓｕｔａｗｅｅｄｔｐｉｌＴｅｃｔｏｐｔｌｗｈｅｗｇｏｆｎｏｃｏａｔｕｕｅｄｖｙ
ｄｖｅｏｅｙｕｉｇｔｒｅａｅｅｍａｅｅｌｐｄｂｓｎａｇｔｙｌｖｌｉｇ．Ｔｈｗｏｆａｕｅｒｕｅｎｔｅｆａｆｐｒｉｌｌｒｈｅｌｋｉｅｅｔｅｔｒｓｗｅｅｆｓｄｉｈｒｍｅｏａｔｃｅｆｔ，ｔｉｓｔｉｅｎｈ
构信息的融合系数．实验表明，该算法的稳定性较高，同时提高了跟踪的精度。关键词：粒子滤波；加权颜色直方图；结构模型；融合ＢａｅｎＰｒｉｌＦｌｒｎｌ— ａｕｅｕｉｎ ‘ ｊｃａｋｎｏｉｍｓｄｏａｔｅｉｅｄＭｕｔｆｔｒｓＴＡｌｔｃｔａｉｅＦｏ
ｃｎｉｏｓｆｌｔｒｄｂｃｇｏｎｓａｔｃｉｇａｇｒｈｃｍｂｎｎｅｃｌｒａｄｓｕｔｒｌｎｏｍａｉｎＷａｒｐｓｄｏｄｔｎｕｔｅａｋｒｕｄ，ａｋｎｌｏｉｍｏｉｉｇｔｏｏｎｒｃａｆｒｔＳｐｏｏｅ．ｉｏｃｅｒｔｈｔｕｉｏＷｅｇｔｄｃｌｒｈｓｇａｂｓｄｏＶｓｕｅｏｄｓｒｅｔｅｃｌｒｄｌｆｔｅｔｒｅ，ｔｕｔｒｌｍｏｅｗａｉｈｅｏｏｉｏｒｍａｅｎＨＳｗａｓｄｔｅｃｂｈｏｏｔｉｍｏｅａｇｔａｓｃｕａｄｌｓｏｈｒ

多目标跟踪算法及实现研究

多目标跟踪算法及实现研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪算法已成为该领域的研究热点之一。

多目标跟踪旨在从视频序列中识别并持续跟踪多个目标对象，是许多实际应用如智能监控、人机交互、自动驾驶等不可或缺的关键技术。

本文旨在深入研究和探讨多目标跟踪算法的原理、发展现状以及实际应用。

With the rapid development of computer vision technology, multi-objective tracking algorithms have become one of the research hotspots in this field. Multi object tracking aims to identify and continuously track multiple target objects from video sequences, and is an indispensable key technology in many practical applications such as intelligent monitoring, human-computer interaction, and autonomous driving. This article aims to conduct in-depth research and exploration on the principles, current development status, and practical applications of multi-objective tracking algorithms.本文将对多目标跟踪算法的基本框架和关键技术进行概述，包括目标检测、数据关联、轨迹预测等核心组件。

文章将重点介绍当前主流的多目标跟踪算法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们的优缺点和适用场景。

粒子滤波在目标跟踪算法中的应用研究

摘
要：针对非高斯、强噪声背景下的高机动目标实施跟踪时，卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波
等算法将出现滤波精度下降甚至发散现象。粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤
波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势。以目标跟踪问题为背景，将粒子滤波与卡尔曼滤波算法进行了对比研究。关键词：目标跟踪；粒子滤波；卡尔曼滤波
（ｉｅｅｓｏｃｓａｅ，ｈｎｚｏ５０２Ｃｉ￣ＡｒＤｆｎｅＦｒｅｄｍｙＺｅｇｈｕ４０５，ｈｌ）Ａｃｌｔ
Ａｓａｔｂｔｃ：Ｗｈｎｔｅｏｊｃｒｅｂｃｇｕｄｏｉｈｒｎｕｅｎ，ｕｔｍｏｅ，ｏ — ａｓｉ，ｒｅｂｅｔａｅｉｔａｋｒｎｆｇｅｅｖｒｇｍｌ— ｄｌｎｎＧｕｓｎｈｓｎｈｏｈｍａｉｉａ
踪性能优劣的关键步骤。专家提出了目标运动模型包括：多项式模型、阶时间相关模型、阶时间相一二关模型、半马尔可夫模型、ｏａ统计模型、Ｎｖｌ机动目标 “ 当前 ” 统计模型等，中多项式模型占有重要地其位，的两种特殊形式匀速（Ｖ）型和匀加速它Ｃ模（Ａ模型因其简单有效，Ｃ）有着广泛的应用。然而，
Ｋａｍａｌｅ．ｌｎｆｔｒｉ
Ｋｅｏｄ：ｏｊｃｔｃｉｇｐｒｃｌｒＫｌａｌｒｙｗｒｓｂｅｔａｋ；ａｉｅｆｔ；ａｎｆｔｒｎｔｌｉｅｍｉｅ

基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪

ｎｕｂｅｆｐｒｉｌｓｉｏｂ０ｍｒｏａｔｃｅｓｔｅ１０，ｔｅｖｒａｃｆｃｏｒｉａｅｃｍｐｎｅｔｓ５ｉｈｅｃｖｒａｃａｒｘ，ｈａｉｎｅｏｏｄｎｔｏｏｎｓｉｎｔｏａｉｎｅｍｔｉ
基于粒子ห้องสมุดไป่ตู้滤波的多自由度运动目标跟踪
王国良，刘金国
（中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春１０３）３０３
摘要：了在复杂背景下跟踪视频序列中的多自由度运动目标，于粒子滤波理论提出了一种多自由度运动目标的稳健为基
ｓａｅｏｈｂｅｔｗｅｅｕｄｔｄｔｄｕｔｋｒｅ— ａｄｄｈａｄｍｏｉｙｔｅｓｚｆｔａｋｎｎｏｈｐｆｔｅｏｊｃｒｐａｅｏａｊｓｅｎｌｂｎｗｉｔｎｄｆｈｉｅｏｒｃｉｇｗｉｄｗ，
ｃｍｐｅａｋｒｕｄ，ａｔａｋｎｌｏｉｍｏｌｉｅｒｅｏ—ｒｅｏｍｏｉｇｏｊｃｓｗａｒｐｓｄｏｌｘｂｃｇｏｎｒｃｉｇａｇｒｈｆｒｍｕｔｄｇｅ～ｆｆｅｄｍｖｎｂｅｔｓｐｏｏｅｔ —
ｋｒｅ－ｏｏｉｔｇａ，ｔｅｃｎｅｏｉｉｎｏｈｂｅｔａｄｔｅｃｖｒａｃｔｉｂｔｄｓｒｈｄｔｅｅｎｌｌｒｈｓｏｒｍｃｈｅｔｒｐｓｔｆｔｅｏｊｃｎｈｏａｉｎｅｍａｒｘｔ￣ｅｃｉｅｈｏａ

基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法

，衍生出Ｉ并ＭＭ
特点，提出一种基于Ｉ的顺序粒子滤波算法，ＭＭ进一步提
取和利用多量测的冗余和互补信息，提高系统状态估计精
度
卡尔曼一子滤波器等改进算法，善强非线性对跟踪粒改精度的影响。
收稿日期：０１ｏ＿９２１＿９２
（）８（９）
上即标准ＩＭＭ算法的基本实现过程。Ｉ中各个子滤波ＭＭ器匹配粒子滤波算法就构成ＩＦ滤波器，滤波器可以ＭＭＰ此有效处理系统非线性和非高斯问题。与ＩＭＭ算法相比，ＩＭＭＰＦ算法是通过粒子来逼近状态的后验分布，反映各为模型对粒子的影响，初始化时每个粒子都需要与其他模型的状态估计值进行交互运算，同样ＩＭＭＰＦ的其他步骤，也需要细化到单个粒子的运算，详细的过程参考文献［，更９１］Ｏ。
的子滤波器，出Ｉ提ＭＭ粒子滤波（ｎｅａｔｇｍｌｐｅｉｔｃｎｕｔｌｒｉｉ
估计问题，而对多模式运动的目标，估计精度不能保证。基于以上分析，本文在ＩＭＭＰＦ基础上，结合多传感器量测的
ｍｄｌａｉｅｆｔｎ，ＭＭＰ）算法ｏｅｐｒｃｌｒｇＩｔｌｉｅｉＦ
ＭａｕｅｉａｇｔｔａｋｎｌｏｉｈｓｄｏｎｅｖｒｎｇｔｒｅｒｃｉｇａｇｒｔｍｂａｅｎＩＭｕｔ－ｅｓｒｓｑｅｔａａｔｃｅｆｌｅｉｇＭｍｌｉｓｎｏｅｕｎｉｌｐｒｉｌｔｒｎｉ

基于改进的PHD粒子滤波的多目标跟踪技术

第２７卷
第９期
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＲ０ＣＥＳＮＧＩＳＩ
Ｖ０．７．１２
Ｎｏ９．
２１０１年９月
Ｓ．２ｅｐ０１１
基于改进的ＰＨＤ粒子滤波的多目标跟踪技术
龙建乾杨威付耀文
（防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙 Leabharlann ０７）国１０３摘
要：有限集统计学（ＩＳ）ＦＳＴ理论将任意时刻目标状态的集合视为多目标集值状态，而相应的传感器观测值集合被视
为多目标集值观测。通过随机有限集建模并利用集合的微积分运算可推导出最优多目标贝叶斯滤波器。然而由于涉及集合微积分运算，最优多目标贝叶斯滤波器的运算量极大。概率假设密度（Ｈ滤波器是最优多目标贝叶斯滤波器的一阶矩近ＰＤ）
ｕｄｓｔｓｎｅ—ａｅｂｅａｏｓｓｒｄｍｆｉｅＲＳ）ａｌｓｔｒｌｆｙａｉａｙｅｔａｎｕｔｌｔｇｔｔｂｅｔｅｄｓｔｌｄｏｓｒｔｎａｏｎｔｓｔａａｖｕｖｉａｎｉｅｓ（Ｆｓｌｗｅｐｏｅｏｎｍｃｌｓｍｔｇｍｌｐｅａｅｅｏｈｂｍｄｌｉｉｉｒｓｏ
（ｈｌｔｎＳｉｎｎ．Ｉｓ．ＮｔＵｉ．ｆｅｎｅＴｃｎｌｙＣａｇｈ１０３ＣｉａＴｅＥｅｒｅ．ａｄＥｇｎｔａ．ｎｏＤｆｓｅｈｏｇ，ｈｎｓａ４０７，ｈ）ｃｏ，ｖｅｏｎ
Ａｂｔｃ：Ｔｅｆｉｅｓｔｔｓｈｏｙ（ＩＳ）ｔａｓｈｏｅｔｎｏｒｅｓｔｔｎｉｎｔｓｔａｕｄｍｌ－ｒｓｒｔａｈｎｅｓｔｔｉｉｅｒＦＳＴｒｔｔｃｌｃｉｆａｔｔｅａａｙｇｅｍｅｓ — ｌｅｕｔｔ－ｉｔａｓｃｔｅｅｌｏｔｇａｓｖｉａａｅｖｉａ

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基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究
随着计算机的迅速发展，多目标跟踪在计算机视觉领域已经成
为一个非常重要的问题。

它不仅在视频监控、人脸识别等应用中
得到广泛的应用，而且涉及到了物体检测、跟踪、识别、分割等
方面的技术难题。

在多目标跟踪中，一个核心的任务就是如何正
确地将不同的目标区分开来，并进行有效的跟踪。

传统的多目标跟踪算法往往采用基于卡尔曼滤波的方法，即利
用状态空间模型描述目标运动规律，并通过卡尔曼滤波进行目标
位置的估计与预测。

然而，基于卡尔曼滤波的方法对于目标的运
动模型、传感器噪声等假设有一定的严格限制，且难以处理非线性、非高斯分布的状态空间模型。

这导致了其在某些场景下效果
不够理想。

为了解决这些问题，粒子滤波成为了一种新的多目标跟踪方法，尤其在非线性、非高斯分布的情况下，能够取得较好的效果。

粒子滤波（Particle Filter），也称为蒙特卡罗滤波（Monte
Carlo Filter），是一种基于蒙特卡罗方法的状态估计算法。

其基本
思想是通过在状态空间中采样多个粒子进行状态的估计，从而得
到目标的位置、速度等状态信息。

这些粒子代表了状态的不同假设，根据其与观测值之间的关系，进行权重更新和重采样。

最终，利用粒子的权重信息，得到目标的估计位置。

与卡尔曼滤波相比，粒子滤波有着以下优点：
1.能够处理非线性、非高斯分布的状态空间模型。

对于目标的
运动模型、传感器噪声等假设没有严格限制，适应性较强。

2.不受连续性假设的影响。

基于卡尔曼滤波的跟踪算法一般都
基于连续性假设，即目标的运动在单位时间内是连续的。

但是，
在高速移动、快速转弯等情况下，目标很难满足这一假设，导致
跟踪效果不佳。

而粒子滤波不需要连续性假设，能够适应更加丰
富的运动模式。

3.粒子数目可控。

可以根据具体应用场景，灵活调整粒子数目，既保证跟踪效果，又减少计算开销。

但是，粒子滤波也存在以下不足：
1.样本退化问题。

由于在重采样时只选择权重较高的粒子进行
重采样，权重较低的粒子容易被舍弃，导致样本退化现象。

2.计算复杂度高。

由于需要进行大量的随机采样和重复转移，
计算复杂度较高。

针对上述不足，学者们在粒子滤波算法的基础上提出了一系列
改进方法，包括随机抽样一致性粒子滤波（Sequential Importance Sampling with Resampling-SISR）、卡尔曼滤波与粒子滤波相结合（Kalman Particle Filter-KPF）、基于稀疏表示的多目标跟踪方法（Sparse Representation-based Multi-Target Tracking-SRMTT）等。

总之，基于粒子滤波的多目标跟踪算法已经成为了计算机视觉
领域的一大热点，其在解决非线性、非高斯分布的状态空间模型、适应性强、粒子数目可控等方面表现出了明显的优势。

但是，在
样本退化、计算复杂度等问题上，仍有待进一步研究和改进。