基于改进重采样的粒子滤波红外车辆跟踪算法

基于改进重采样的粒子滤波红外车辆跟踪算法一、引言在车辆运动跟踪领域中，红外图像的处理被广泛使用，尤其是在低光条件下或者是天气恶劣的情况下，传感器的处理效果很差，此时红外传感器可以更好的发挥其预测功能，

基于改进重采样的粒子滤波红外车辆跟踪算法 一、引言 在车辆运动跟踪领域中，红外图像的处理被广泛使用，尤其是在低光条件下或者是天 气恶劣的情况下，传感器的处理效果很差，此时红外传感器可以更好的发挥其预测功 能，从而更好地进行车辆跟踪。目前，粒子滤波作为一种常见的物体跟踪算法，广泛 应用于目标识别、跟踪、导航等领域。在红外车辆跟踪中，基于改进重采样的粒子滤 波算法能够有效地提高算法的稳定性和精度，有效地提高车辆跟踪的效果。 二、粒子滤波算法简介 粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛方法的非参数滤波方法。在基本的粒子滤波算法 中，根据先验分布产生一定数量的粒子，每个粒子代表一个状态，根据状态模型进行 状态预测，再根据观测模型对每个粒子的权值进行计算，通过重要性重采样得到后验 分布，并且进行目标跟踪。 其中，粒子重采样算法是非常重要的一步。在重采样过程中，通常采用多重采样方 法，即将整个区间划分为若干个子区间，分别对每个子区间中的粒子进行重复采样， 从而提高采样的精度。然而，采用传统重采样方法时，会出现粒子退化的情况，从而 导致算法效果的下降。 三、改进重采样算法原理 为此，改进的重采样算法提出。该算法采用基于多项分布的重采样方法，即将整个样 本空间按照重要性权值进行分割，每个子区间之内仅选择一个粒子进行采样，从而避 免了重采样中的退化问题。同时，改进的重采样算法还使用了滑动窗口法来计算目标 的状态噪声，从而增加算法的鲁棒性，提高算法的精度。 四、基于改进重采样的红外车辆跟踪算法 1. 模型建立 在本算法中，使用卡尔曼滤波器来对车辆运动进行建模。车辆被建模为一个二维平 x=[x,y,vx,vy]T 面，使用状态向量描述车辆的位置和速度，即。对于车辆运动状态的预 : 测，我们采用匀速模型进行预测，即状态转移方程为 x(k) =F(k-1) *x(k-1) +u(k) F(k-1)u(k) 其中，是运动模型的状态转移矩阵，是一项噪声项，它表示车辆在运动过程 中受到的外部干扰。