文档介绍：学校代号 10524 学号 21009018
分类号密级
硕士学位论文
基于滤波的运动目标跟踪
学位申请人姓名马晓路
培养单位电子信息工程学院
导师姓名及职称侯建华教授
学科专业通信与信息系统
研究方向图像处理与视频监控
论文提交日期 2013 年 5 月 16 日
学校代号:10524
学号:21009018
密级:
中南民族大学硕士学位论文
基于滤波的运动目标跟踪
学位申请人姓名: 马晓路
导师姓名及职称: 侯建华教授
培养单位: 电子信息工程学院
专业名称: 通信与信息系统
论文提交日期: 2013 年 5 月 16 日
论文答辩日期: 2013 年 5 月 26 日
答辩委员会主席: 田岩教授
Based on the filter for moving target tracking
by
MA Xiaolu
.(South-Central University for Nationalities)2010
A thesis submitted in partial satisfaction of the
Requirements for the degree of
Master of Engineering
in
Communication and Information System
in the
Graduate School
of
South-Central University for Nationalities
Supervisor
Professor HOU Jianhua
May 2013
中南民族大学
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作者签名: 日期: 年月日
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本学位论文属于
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作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
中南民族大学硕士学位论文
摘要
视频序列的运动目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题,基于
滤波的运动目标跟踪算法因其独特的优势被广泛应用于视频监控、
机器人视觉导航以及军事制导等诸多领域。尽管人们对视觉跟踪进
行了广泛和深入的研究,并提出了许多有效的解决方法,但在复杂
场景下的视觉跟踪仍有许多问题有待探讨和研究。
本文在重点分析粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法的基础上,探
讨了算法融合和无迹卡尔曼滤波算法中尺度因子自适应的有效性。
论文的主要工作和贡献体现在以下四个方面:
(1)分析了现有的跟踪算法,重点阐述了重要性采样法和粒子
滤波算法,讨论了算法实现的框架和算法的优缺点。
(2)为了解决粒子滤波算法计算量大,算法运行时间长的问题,
提出了一种结合粒子滤波算法和 mean shift算法的融合算法,用 mean
shift 算法对目标进行初步跟踪,利用阀值对跟踪结果进行比较,当
跟踪结果不理想时,执行粒子滤波算法进行跟踪,获得跟踪结果。
(3)重点阐述了 UKF(Unscented Kalman Filter)滤波的基本
概念、推导方法、一些常用的采样策略和基本的算法,并简要分析
了影响 UKF 滤波器性能的主要因素。
(4)为了克服 UKF 滤波算法中人工设定尺度因子的问题,讨
论了一种自适应的尺度因子调整方法。利用 UKF 非线性近似的预测
值与真实值之间的误差来调节尺度因子,并对采样策略进行了修正,
在保证算法精度的同时,提高了算法的实用性和智能性。
关键字:运动目标跟踪,粒子滤波,卡尔曼滤波,算法融合,尺度
因子自适应
I
基于滤波的运动目标跟踪