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  1. 粒子滤波代码与卡尔曼做比较

  2. 这是用于目标跟踪的粒子滤波代码, 用matlab编写的,很有借鉴性,一维情况下, 非高斯非线性,其中将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波进行比较,更好的说明了粒子滤波的优越性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-09
    • 文件大小:12kb
    • 提供者:buqianyezi
  1. 粒子滤波目标成像跟踪算法

  2. 图像序列目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心课题之一,该理论融合了图 像处理、模式识别、人工智能、自动控制等相关领域的理论与技术。本课题所研 究的目标跟踪算法基于经典的粒子滤波理论。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡罗 模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性非 高斯系统,精度逼进最优估计。因此,本课题的研究具有广阔的发展前景和竞争 潜力,能满足科研开发、生产需要以及军事应用等各领域的要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-10-15
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:chenjingdefeng
  1. 粒子滤波学习课件(外国教授的原版课件)

  2. 粒子滤波学习的课件,可以比较清楚的理解粒子滤波的原理。非线性非高斯模型建立,英国教授的课件。对于研究目标跟踪的很用用。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-10-18
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:huangxu_love
  1. 学习粒子滤波跟踪算法的英文经典文献

  2. 一篇很经典的英文文献,讲述粒子滤波用于非高斯非线性环境下目标跟踪。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-22
    • 文件大小:369kb
    • 提供者:l7687327cc
  1. 粒子滤波matlab代码

  2. 粒子滤波matlab代码,能够运行。Pf粒子滤波实现的目标跟踪程序,可实现针对非高斯噪声情况下的跟踪
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-15
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:appleone111
  1. 非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

  2. 该论文是一篇很好的关于多目标跟踪论文,提出了非高斯条件下基于粒子滤波的跟踪原理。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-26
    • 文件大小:152kb
    • 提供者:cquptwuyf
  1. 基于粒子滤波的目标跟踪技术研究(Research on Target Tracking based on Particle Filter)

  2. 目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点,其在 智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察等领域具有重要应用价 值,是武器系统的核心技术之一。虽然近二十年来众多学者对目标跟踪技术进 行深入研究,但由于跟踪初始阶段目标模板获取不准确、目标在像面内运动规 律的复杂性、目标观测特征的实时变化、目标所处背景的复杂干扰、遮挡等因 素,导致当前的目标跟踪技术仍不能满足军、民领域的需求,因此仍需对其进 行深入研究。 目标跟踪问题可以定义为已知目标先验信息,在获取目标新的观测信息后,
  3. 所属分类:网络监控

    • 发布日期:2017-01-06
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:lys_song
  1. 粒子滤波,PF

  2. 粒子滤波,跟踪目标,在非线性,非高斯条件下,粒子滤波,跟踪目标,在非线性,非高斯条件下
  3. 所属分类:其它

  1. 基于遗传算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

  2. 粒子滤波器是解决非高斯运动跟踪的一种非常有效的方法,粒子滤波器存在的一个最大的问题是粒子的退化现象,本文中我们提出了一种基于遗传算法的改良粒子滤波器设计方案,以进化设计解决了退化问题,并结合理论与实践证明了其解决粒子退化现象上的优势。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-07
    • 文件大小:288kb
    • 提供者:honeyhfy
  1. 富士电机多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本.pdf

  2. 富士电机多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本pdf,本资料是关于富士电机高性能多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本,更多详细内容请点击下载!FRENID MEGA LiiE ■广泛的用途 简单操作维护保养支持的提高 防止物品滑落的功能 具有利于速度指令工作的功能 搭载UsB接口实现Pc加载器简易信息管理!(选配件)型号:TPE1U 在上下撇运等过程中,提高了制动信号 将脉冲列翰入功能作为标准配置 提高现场作业性能 ●在生产现场,从操作面板上的US日接口可直接向计算
  3. 所属分类:其它

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理(第三版)冈萨雷斯,北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-05
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:qq_28005905
  1. 非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

  2. 非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪 非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-17
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:a520jc
  1. 浅谈改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法

  2. 对运动目标(如船、飞行器等)的跟踪,主要使用雷达跟踪系统。在实际处理数据时,需要使用状态空间表示法对过程建模。在雷达跟踪系统中,目标位置的测量值是在与传感器位置相关的极坐标系下得到的。因此,雷达目标跟踪是一个非线性问题。常用的非线性滤波方法有扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF),但这两种算法都基于模型线性化和高斯假设条件。历史上最早考虑的是维纳滤波,后来R.E.卡尔曼和R.S.布西于20世纪60年代提出了卡尔曼滤波。现对一般的非线性滤波问题的研究相当活跃。在处理非线性非高斯问题时,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-22
    • 文件大小:192kb
    • 提供者:weixin_38696143
  1. 基于mean shift和粒子滤波的混合目标跟踪算法

  2. 考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用meanshift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。实验结果表明,这种改进的混合跟踪方法在保证准确性的同时,提高了系统的实时性和鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:291kb
    • 提供者:weixin_38690545
  1. 基于粒子滤波的JPDA多目标跟踪算法

  2. 对于非线性非高斯系统的多目标跟踪问题,在已获得各目标初始信息和观测信息的基础上,结合联合概率数据关联算法,提出了一种基于数值积分粒子滤波的多目标跟踪算法。仿真结果表明,该算法在解决非线性非高斯系统的多目标跟踪问题时是可行有效的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-24
    • 文件大小:389kb
    • 提供者:weixin_38655998
  1. 一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪方法

  2. 针对传感器网络中的动态跟踪问题, 提出一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪方法. 首先利用粒子 滤波计算每个传感器Rényi 信息增量; 然后以Rényi信息增量最大为原则选择传感器进行目标跟踪, 并在跟踪时通过 多模型的交互作用实现对机动目标状态的准确估计. 仿真结果表明, 在非线性非高斯环境下, 所提出的方法与传统方 法相比能够有效提高跟踪精度, 动态分配传感器资源, 实现协同跟踪.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:233kb
    • 提供者:weixin_38627521
  1. 基于高斯和SCKF 的姿态角辅助三维目标跟踪

  2. 首先, 根据目标运动与姿态角的关系, 分析目标在偏航角和俯仰角下的速度变化, 进而推导出姿态角辅助三维目标跟踪模型; 然后, 针对姿态角量测非高斯情况, 在分析均方根容积卡尔曼滤波的基础上, 提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法, 以提高非线性非高斯的处理能力; 最后, 结合不同运动模式下姿态角分量的特点, 建立姿态角分量不同的跟踪模型, 通过模型切换实现对姿态角机动的跟踪. 仿真结果验证了所提出跟踪模型和滤波算法的正确性和有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:276kb
    • 提供者:weixin_38500607