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针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳......
自主导航是实现自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)完全自主化的关键技术之一。由于海洋任务需求日益复杂,传统......
针对粒子滤波固有的缺陷，结合移动机器人领域的研究应用成果，分别从样本数目自适应、重采样自适应、建议分布自适应、运动／似然模型自......
针对传统的粒子滤波算法在目标运动状态突然改变时(如突然加速、减速或者转弯等)容易发生目标丢失的问题,提出了一种基于视觉显著......
针对UPF(Unscented Particle Filter)由于计算量大而难以应用于GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)......
为了克服粒子滤波在应用中由于建议分布函数选择不合理导致粒子数减少进而使其状态量失去多样性的问题，提出了改进建议分布的混合粒......
针对贝叶斯网络的结构学习问题，基于并行随机抽样的思想提出了结构学习算法PCMHS，构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链。......
详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法......
粒子滤波是一种基于蒙特卡罗仿真的最优回归贝叶斯滤波算法。这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或......
由于在非线性、非高斯系统中表现出很好的应用效果，粒子滤波用于很多领域。粒子滤波算法的关键是建议分布的选择。该文提出一种改进......
在粒子滤波中，防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件，提出了一种改进的粒子滤......
利用隐马氏模型解决实际问题时，其最终目的往往是隐状态估计问题。传统的Viterbi算法适用范围有限，而粒子滤波通过一组加权样本逼近......
提出了基于全局采样的UPF算法,解决了UPF因其计算量大而难以应用于GPS/DR组合导航中的问题。新的算法通过结合最新的量测值,对粒子......
粒子滤波算法摆脱了解决非高斯滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约,近年来广泛应用于跟踪与定位研究中。与粒子滤波有关的一......
针对金融领域的期权定价问题,为提高粒子滤波算法对期权价格的估计精度,提出使用混合卡尔曼粒子滤波算法(MKPF)进行期权价格预测,......
针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的缺点,提出了一种基于多特征融合的退火算法来改进建议分布的粒子滤波跟踪方......
针对一般粒子滤波算法容易受到相似背景干扰和遮挡影响的问题,提出一种新的融合反馈的改进粒子滤波跟踪算法。该算法将最近的观测......
针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每......
为了实现在高相似度环境中移动机器人精确高效的自定位与建图,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的Rao-Blackwellized粒子滤波同步定......
针对粒子滤波的退化现象、样本贫化问题以及标准无迹粒子滤波（UPF）算法计算量偏大的缺陷,利用基于超球面采样变换（SSUT）的UKF算法产生......
在智能跟踪建模优化问题的研究中,高空远距离的视觉目标跟踪一直是智能跟踪领域的难点。因为跟踪目标的距离较远,可追踪特征在色彩......
针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的不足,本文提出了一种基于运动检测以改进建议分布的粒子滤波跟踪方法。该方......
以计算机视觉、模式识别和人工智能相关技术为基础的矿井危险区域目标行为检测与跟踪,是智能视觉监控在煤矿的重要应用,将矿井视频......
针对滤波跟踪问题的复杂性以及日益提高的滤波精度要求，传统的非线性滤波方法已经难以满足实际的应用需求。作为一种新的非线性滤波......
视觉目标跟踪是一种利用视频传感器,通过分析和理解视频信号定位和跟踪视觉目标的综合性技术,在计算机视觉领域占有重要地位。就视......
非线性滤波技术在众多领域得到了越来越广泛的应用,本文主要针对具有代表性的两种非线性滤波算法:无迹卡尔曼滤波和粒子滤波展开研......
贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题，为此，结合均匀抽样和独立抽样，从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽......
结合灰色预测模型和粒子滤波,提出一种新的视觉目标跟踪算法.由于粒子滤波未考虑先验信息对建议分布产生的指导作用,不能很好地逼......
