基于自适应多测量融合UPF的矿井人员跟踪算法
来源期刊:中国矿业大学学报2011年第1期
论文作者:田隽 钱建生 厉丹 李世银
文章页码:146 - 151
关键词:UKF;粒子滤波;运动光流直方图;观测权值自适应;采样补偿;
摘 要:针对复杂背景下的矿井跟踪视场由于单一线索对目标缺乏可分性、观测模型可靠度对场景变化缺乏自适应性致使观测失效、跟踪发散的问题,提出了基于自适应多测量融合UPF的矿井人员跟踪算法.采用UKF产生预测样本,通过融入最新观测的建议分布引导预测样本分布在状态空间的高似然区域,扩大了预测样本与观测似然峰值重叠区域;提出运动光流直方图,将其与颜色直方图融合建立多观测模型,根据贡献率度量因子实现对观测模型可靠度的动态调节,定义了采样补偿函数有效克服观测失效时的粒子扩散.结果表明:本算法能够有效的解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于观测模型失效而导致的跟踪发散问题,与3种不同观测模型PF算法做状态估计MSE比较,估计准确率提高87%.
田隽1,2,钱建生1,厉丹1,李世银1
1. 中国矿业大学信息与电气工程学院2. 徐州工程学院信电工程学院
摘 要:针对复杂背景下的矿井跟踪视场由于单一线索对目标缺乏可分性、观测模型可靠度对场景变化缺乏自适应性致使观测失效、跟踪发散的问题,提出了基于自适应多测量融合UPF的矿井人员跟踪算法.采用UKF产生预测样本,通过融入最新观测的建议分布引导预测样本分布在状态空间的高似然区域,扩大了预测样本与观测似然峰值重叠区域;提出运动光流直方图,将其与颜色直方图融合建立多观测模型,根据贡献率度量因子实现对观测模型可靠度的动态调节,定义了采样补偿函数有效克服观测失效时的粒子扩散.结果表明:本算法能够有效的解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于观测模型失效而导致的跟踪发散问题,与3种不同观测模型PF算法做状态估计MSE比较,估计准确率提高87%.
关键词:UKF;粒子滤波;运动光流直方图;观测权值自适应;采样补偿;