多目标追踪——粒子流滤波（1）

最新推荐文章于 2025-01-18 18:22:36 发布
最新推荐文章于 2025-01-18 18:22:36 发布
阅读量1.3k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 多目标追踪 文章标签： 目标跟踪
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43129599/article/details/124499707
粒子流滤波(PFF)是一种高精度、低计算量的滤波算法，由Daum和Huang提出，旨在解决高维空间下粒子退化问题。相比EKF和UKF，PFF在非线性滤波中表现更优。本文探讨了PFF的理论背景，包括高维空间的挑战、传统方法的局限，以及如何通过流动（flow）机制避免重采样，从而降低计算量并保持滤波精度。作者计划通过实践来深入理解PFF算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

粒子流滤波(Particle Flow Filter， PFF，有人也叫做Daum-Huang Filter，DHF)是Fred Daum和Jim Huang两位作者提出的一种新型滤波算法，按照作者的说法，该方法精度比EKF和UKF高，计算量比PF少，因此打算学一下然后作为我毕设的一部分。有一说一，粒子流滤波的理论推导是真滴难，因此我打算先从应用下手，下面开始吧。

以下均为我个人整理总结所得，如有错误，欢迎批评指正，谢谢。
Reference:
1.粒子流滤波的实现：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6319675
2.两种粒子流滤波的介绍：https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/8050/805021/Discussion-and-application-of-the-homotopy-filter/10.1117/12.886385.full?SSO=1
3.精确粒子流滤波算法的介绍：
https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proc

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
信号处理算法仿真：粒子滤波算法_（7）.粒子滤波在目标跟踪中的应用
2401_87715305的博客
05-30 919
目标跟踪是信号处理和计算机视觉领域中的一个重要问题，广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机导航、机器人导航等场景。传统的目标跟踪算法如卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波在处理非线性、非高斯噪声的问题时存在一定的局限性。粒子滤波（Particle Filter）作为一种基于蒙特卡罗方法的递归贝叶斯估计技术，能够有效地处理这些复杂问题，因此在目标跟踪中得到了广泛的应用。
用粒子滤波器实现的多目标跟踪代码（matlab）
03-16
用matlab实现，对多运动员实时跟踪有很好的效果
目标跟踪之粒子滤波
Marshall的专栏
06-20 1万+
基本思想 所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。采用数学语言描述如下: 对于平稳的随机过程, 假定k - 1 时刻系统的后验概率密度为p ( xk-1 zk-1 ) , 依据一定原则选取n 个随机样本点, k 时刻获得测量信息后, 经过状态
OpenCV学习笔记（二十二）——粒子滤波跟踪方法
yangshen998
11-04 665
粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。 对于粒子滤波跟踪方法，这里有一篇很浅显易懂的博客，我分享给大家http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html。他的工作也是参考Rob Hess的程序做的，感谢老外的开源精神，我看了他...
基于粒子滤波的物体跟踪zz
10-17 952
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤
粒子滤波实现目标跟踪(体现粒子跟踪过程)
foreverx11的专栏
10-25 9010
粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。在粒子滤波过程中，X(t)实际上是通过对大量粒子的状态进行处理得到的。     粒子滤波的5个步骤：     1）初始状态：用大量粒子模拟X(t)，粒子在空间内均匀分布；     2）预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；     3）校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；
python 粒子滤波目标追踪_【MOT】详解DeepSORT多目标追踪模型
weixin_39681486的博客
11-13 1129
1. 前言DeepSORT是目前非常常见的多目标追踪算法（虽说性能一般，但是速度还挺可观，也比较简单），网络上有很多基于不同检测器（YOLO V3/YOLO V4/CenterNet）的DeepSORT实战。链接分别如下：（1）YOLO V3+DeepSORTmikel-brostrom/Yolov3_DeepSort_Pytorch​github.com（2）YOLO V4+DeepSORTht...
DeepSORT多目标跟踪——算法流程与源码解析
01-18 1381
目前，主流的目标跟踪算法大多采用"Tracking-by-Detection"策略，即依赖目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT是一个代表性的算法，它也采用了这一策略。DeepSORT对目标进行跟踪，每个边界框（bbox）的左上角数字用于标识唯一的目标ID。DeepSORT的前身是SORT（SimpleOnlineandRealtimeTracking）算法，SORT是一种目标跟踪器，由目标检测器和跟踪器组成。在SORT中，跟踪器的核心是卡尔曼滤波算法和匈牙利算法。
粒子滤波跟踪程序源代码
10-30
粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，广泛应用于目标跟踪、导航系统、图像处理等多个领域。本资源包含了一个使用C++编程语言和OpenCV库实现的粒子滤波跟踪程序的源代码，适合对粒子滤波算法有深入学习需求的...
python 目标跟踪算法_目标跟踪入门——目标跟踪算法综述
weixin_39926678的博客
12-09 2156
最近需要学习计算机视觉中的目标跟踪方面的内容，在学习前做了个调研，对该领域的主要发展做下总结。介绍目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支，是模式识别，图像处理，计算机视觉，机器学习等学科的交叉研究，有着广泛的应用，如视频监控，虚拟现实，人机交互，图像理解，无人驾驶等。目前的目标跟踪的通常任务是，在视频的第一帧给定一个目标的矩形框，然后后续这个矩形框紧跟着要跟踪的物体。不过，目标跟踪与计算机视觉中的...
基于粒子滤波的目标追踪
weixin_34344677的博客
09-16 777
基于粒子滤波的目标追踪particle filter object tracking读"K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool. An adaptive color-based particle filter[J], Image and Vision Computing, 2002"笔记 粒子滤波中最重要的一个过程就是重要性重采样， Samplin...
粒子滤波目标跟踪算法
01-03
粒子滤波目标跟踪算法，可以直接编译运行，基于颜色直方图特征
粒子滤波多目标跟踪
04-01
基于粒子滤波算法的多目标跟踪系统matlab源代码。实现视频图像中多物体检测、跟踪。很好的视频多物体跟踪学习源码。
粒子滤波目标跟踪
12-08
用粒子滤波实现视频序列目标跟踪，用matlab编码实现，是学习粒子滤波目标跟踪不可多得的好资源
基于粒子滤波的PHD多目标跟踪方法研究.pdf
05-17
本文将粒子滤波与基于随机有限集的概率假设密度(PHD)方法相结合，研 究了基粒子滤波的于PHD多目标跟踪方法。
粒子滤波实现目标跟踪
ZgnObjectivec的博客
09-20 273
在目标跟踪中，我们希望通过观测数据来估计目标的状态，并实时更新估计结果。粒子滤波通过使用一组随机采样的粒子来表示目标状态的概率分布，并通过递归的重采样和更新过程来逼近真实的目标状态。为了保持粒子集合的多样性，我们需要对粒子的权重进行归一化，并根据权重进行重采样。重采样过程中，根据粒子的权重值进行采样，权重越大的粒子被选中的概率越高。在每次观测到目标时，我们需要根据观测数据对粒子的权重进行更新。请注意，以上提供的源代码示例仅为实现粒子滤波目标跟踪的基本框架，具体实现可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。
粒子滤波（PF：Particle Filter）目标跟踪
计算机技术博客
03-10 8339
粒子滤波（PF：Particle Filter）　　与卡尔曼滤波（Kalman Filter）相比较 　　粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Imp
【目标跟踪】基于粒子滤波算法的目标跟踪：Rob Hess源码分析
热门推荐
hujingshuang
05-06 1万+
目标跟踪应用非常广泛，而是粒子滤波算法是众多跟踪算法中还算可以的一种，粒子滤波是一种序列蒙特卡罗滤波方法，其实质是利用一系列随机抽取的样本（即粒子）来替代状态的后验概率分布。在此不打算介绍和推理繁杂的概率公式，我们来分析Rob Hess源码从而深入理解粒子滤波算法。
运动目标控制与自动追踪系统题目
最新发布
02-28
### 运动目标控制与自动追踪系统 #### 项目背景与意义 运动目标控制与自动追踪系统旨在通过先进的图像处理技术和模式识别算法，实现在动态环境中对特定物体的有效检测、分类和持续跟踪。这类系统广泛应用于安防监控、自动驾驶汽车以及机器人导航等领域。 #### 技术难点概述 构建高效的运动目标控制与自动追踪系统面临诸多挑战，主要包括但不限于复杂的背景干扰、光照变化影响下的鲁棒性问题、多视角转换带来的几何畸变难题等[^1]。为了克服这些困难，研究人员通常会采用多种先进技术相结合的方式来进行优化改进。 #### 关键技术解析 - **特征提取**：利用颜色直方图、Haar-like 特征或其他更高级别的描述符（如SIFT/SURF）来表征感兴趣区域内的视觉属性。 - **目标定位**：借助卡尔曼滤波器(Kalman Filter) 或粒子滤波(Particle Filter)，预测并更新被观测对象的位置状态估计值。 - **轨迹关联**：运用匈牙利算法(Hungarian Algorithm)解决多个候选框之间的匹配关系判定问题，从而形成连贯的目标移动序列。 - **异常行为监测**：引入深度学习模型，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs), 对视频流中的动作模式进行实时分析判断是否存在潜在威胁或违规情况发生。 ```python import cv2 from sklearn.cluster import KMeans def extract_features(image): """Extract color histogram features from an image.""" hist = cv2.calcHist([image], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 256, 0, 256, 0, 256]) return hist.flatten() # Example usage of feature extraction function with clustering algorithm images = [...] # List containing images to process features = np.array([extract_features(img) for img in images]) kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(features) labels = kmeans.labels_ ``` 上述代码展示了如何使用OpenCV库计算RGB色彩空间内每个通道上的灰度分布作为图片的特征向量，并进一步应用K均值聚类方法对其进行分组归类。 #### 应用实例探讨 以无人驾驶车辆为例，在实际行驶过程中需要不断感知周围环境并对可能出现的人群聚集区做出及时响应措施。此时便可以依靠安装于车身四周摄像头采集到的画面信息配合前述提到的各种关键技术手段共同作用达成预期效果——即安全可靠地避开行人和其他障碍物继续前行而不偏离预定路线[^2]。 #### 结论 综上所述，运动目标控制与自动追踪系统的研发不仅涉及到众多前沿学科交叉融合的知识体系支撑，同时也考验着开发者对于具体应用场景的理解程度和技术实现能力。随着人工智能领域日新月异的发展进步，未来此类智能化解决方案必将展现出更加广阔的应用前景和发展潜力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值