[发明专利]一种结合均值移动与粒子滤波的无人机目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201310102784.4 | 申请日： | 2013-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN103149940A | 公开（公告）日： | 2013-06-12 |
| 发明（设计）人： | 戴琼海;尹春霞 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G05D1/12 | 分类号： | G05D1/12 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 100084 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种结合均值移动与粒子滤波的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：在均值移动跟踪过程中，根据带宽矩阵构建基于带宽矩阵的均值移动跟踪算法，以在跟踪过程中自适应更新目标尺度窗口；根据均值移动跟踪算法和粒子滤波算法的检测结果建立加权和数据融合目标定位方法；根据加权和数据融合目标定位方法确定无人机目标位置；根据目标重收敛方法对粒子滤波算法中的粒子进行采样以生成基于目标重收敛的粒子滤波算法；根据目标重收敛的粒子滤波算法得到目标扩展搜索策略，并据此对目标进行跟踪。本发明的实施例能够实现动态场景、光照变化、尺度变化、遮挡等复杂情况下对目标实时定位与跟踪，具有实时性好、适应性强和可扩展性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 均值 移动 粒子 滤波 无人机 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种结合均值移动与粒子滤波的无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤:在均值移动跟踪过程中，根据带宽矩阵构建基于所述带宽矩阵的均值移动跟踪算法，以在跟踪过程中自适应更新目标尺度窗口；根据所述均值移动跟踪算法和粒子滤波算法的检测结果建立加权和数据融合目标定位方法；根据所述加权和数据融合目标定位方法确定所述无人机目标位置；根据目标重收敛方法对所述粒子滤波算法中的粒子进行采样以生成基于所述目标重收敛的粒子滤波算法；以及根据所述目标重收敛的粒子滤波算法得到目标扩展搜索策略，并根据所述目标扩展搜索策略对目标进行跟踪。
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