吕国宏
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多新息Kalman滤波的TLD改进算法被引量：3
- 2016年
- 针对跟踪检测学习(tracking learning detection,TLD)跟踪算法中目标被遮挡后跟踪失败以及跟踪精度不高的问题,本文提出基于多新息Klaman滤波的TLD改进算法,在原始TLD跟踪算法的基础上加入了多新息Klaman滤波算法。改进算法对跟踪目标建模,将TLD跟踪算法的结果作为系统当前状态的观测值,结合多新息Kalman滤波算法的预测值,最优化检测结果,作为当前帧中目标的跟踪位置。通过实验对原始TLD和改进后的TLD算法进行比较,通过在标准测试序列的实验验证,加入多新息Kalman滤波的TLD改进算法与原始TLD算法相比,其跟踪误差更小,而且实现了对跟踪目标被遮挡后的位置预测。
- 焦蓬斐秦品乐苗启广刘毛毛吕国宏
- 关键词：目标跟踪
- 基于多新息理论的EKF改进算法被引量：9
- 2015年
- 针对标准的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在强非线性系统中估计精度较低的问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法(MI-EKF),使得滤波精度得到很大的提高。MI-EKF是在标准EKF基础上,结合多新息理论,不仅考虑了系统当前的测量值,而且也充分考虑了之前时刻的有用信息,从而使得MI-EKF的滤波精度和稳定性得到改善。最后,讨论了新息数量对改进算法精度的影响,仿真结果表明包含两个新息的MI-EKF算法滤波效果最佳。
- 刘毛毛秦品乐吕国宏常江
- 关键词：非线性扩展卡尔曼滤波
- 基于多新息理论的卡尔曼滤波改进算法被引量：6
- 2015年
- 系统建模是卡尔曼滤波的基础,系统模型不准确带来的验前数据误差,使滤波器精度降低,甚至可能造成发散.针对这种情况,提出一种基于多新息理论改进的卡尔曼滤波算法.多新息卡尔曼滤波算法不仅考虑了运动目标当前的运动状态,而且也充分利用目标之前运动信息,从而使得多新息卡尔曼滤波算法的滤波精度和稳定性得到改善.仿真结果表明,改进的多新息卡尔曼滤波算法较标准卡尔曼滤波算法更有效,预测精度更高.
- 刘毛毛吕国宏常江
- 关键词：目标跟踪卡尔曼滤波
- 基于多新息理论的EKF算法研究被引量：11
- 2016年
- 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是将卡尔曼滤波理论(KF)进一步应用到非线性系统中.然而当系统为强非线性时,EKF就会违背局部线性假设,引起误差增大,从而使得其精度降低,最终导致滤波发散.针对上述问题,提出结合多新息(multi-innovation)理论的改进EKF算法,即多新息扩展卡尔曼滤波(M I-EKF),使系统在原先只利用单个新息的情况下,扩展为能够利用之前多个时刻的新息,从而大大提高了滤波的精度.另外本文同时也从理论上证明了改进的多新息扩展卡尔曼滤波算法的收敛性.最后仿真结果表明,改进的多新息扩展卡尔曼滤波较标准扩展卡尔曼滤波算法更有效.
- 吕国宏秦品乐苗启广刘毛毛焦蓬斐
- 关键词：扩展卡尔曼滤波非线性系统
- 视频中运动目标跟踪算法及其改进策略研究
- 随着计算机技术的发展，人工智能已经影响到人们生活的方方面面，而人工智能中最重要的一个研究方向便是如何使计算机具有视觉能力，这便是机器视觉。在机器视觉领域中目标跟踪是其中最为基础也最为重要的一个分支，它包括了图像处理、机器...
- 吕国宏
- 关键词：目标跟踪车辆跟踪机器视觉滤波算法
- 文献传递
