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题名卡尔曼滤波与粒子滤波之间跟踪模式的优化
被引量：4
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作者
张萌
陈恳
李娜
惠明
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
中国科学院电子学研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第36期129-133,154,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61071120)
宁波市科技局自然科学基金(No.2010A610109)
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文摘
鉴于卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)和粒子滤波(Particle Filter,PF)都是贝叶斯估计的一种,粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛,而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便,提出了一种算法在卡尔曼滤波和粒子滤波之间切换的跟踪模式。定义出算法性能评价参数,使参数可以在线反映算法的好坏;通过仿真使噪声不满足卡尔曼使用条件,确定切换是否可行,结合实际情况定义切换条件;应用至实际视频中。结果证明,卡尔曼滤波与粒子滤波间跟踪模式的优化是可行的。
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关键词
新的跟踪模式
卡尔曼滤波
粒子滤波
算法性能评价
算法切换
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Keywords
new tracking mode
Kalman Filter （KF）
Particle Filter （PF）
performance evaluation
algorithm switchover
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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