【摘 要】
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为了提高基于前视声呐的水下多目标跟踪精度，在粒子滤波跟踪的基础上，采用多特征自适应线索融合策略，通过在线调整特征融合方法计算粒子权值，提取出每个粒子对应模板的多个特征，包
【机 构】
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哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51009040\E091002)
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为了提高基于前视声呐的水下多目标跟踪精度，在粒子滤波跟踪的基础上，采用多特征自适应线索融合策略，通过在线调整特征融合方法计算粒子权值，提取出每个粒子对应模板的多个特征，包括形状与亮度特征、不变矩数字特征和灰度共生矩阵数字特征。采用自适应融合策略对粒子的各个特征权值进行融合得到最终权值，特征线索良好时采用乘性融合策略，否则采用基于模糊逻辑的加权融合策略。采用2组前视声呐水池试验序列图像，通过与传统融合策略进行对比试验，验证了自适应融合策略的有效性，对于实现水下智能机器人的自主跟踪具有重要的意义。
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