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基于Kalman滤波与样本加权的压缩感知跟踪算法

作者:于德鑫; 曹晓杰; 杨敏; 赵鹏德压缩感知加权函数卡尔曼准确性

摘要:针对压缩感知跟踪算法在目标移动过快时易丢失跟踪目标和跟踪准确性不高的缺点,提出了改进的压缩感知跟踪算法。该算法引入加权函数辅助判断正负样本,使用加权后的样本计算特征找到下一帧的目标中心位置,当目标移动过快时,使用卡尔曼滤波对当前帧目标位置进行预测。对不同测试序列的跟踪结果表明,改进后算法能够稳定跟踪目标,有效地解决了目标移动过快时易丢失跟踪目标的问题,并且具有较高的准确性。

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智能计算机与应用

《智能计算机与应用》(CN:23-1573/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《智能计算机与应用》定位为“以学术和技术为主,兼顾应用”的学术期刊。本刊密切关注以计算机应用和学术研究为优秀的历史沿革、现状热点及发展趋势,也可集成计算机技术、方法和理论在通信、网络、自动控制等当代热门技术领域的先进应用成果,致力于打造展现计算机技术在多领域、多视角的学术和技术成果、切磋计算机应用经验的期刊交流平台。

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