粒子滤波目标跟踪研究  

Research of Particle Filter Target Tracking

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作  者:王智广[1,2] 刘泽泓 陈思远 李聪莹 连远锋 WANG Zhi-guang;LIU Ze-hong;CHEN Si-yuan;LI Cong-ying;LIAN Yuan-feng(College of Geophysics and Information Engineering, China University of Petroleum, Beijing 102249, China;Beijing Key Laboratory of Petroleum Data Mining Lab, Beijing 102249 ,China)

机构地区:[1]中国石油大学(北京)信息学院,北京102249 [2]石油数据挖掘北京市重点实验室,北京102249

出  处:《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2017年第5期656-660,共5页Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)

基  金:"973"项目支持--地层滤波效应与弱反射地震信号井控处理(2013CB228602)

摘  要:结合人工蜂群算法和粒子滤波算法,提出了基于GPU人工蜂群算法的粒子滤波方法.利用GPU多核并行计算能力和人工蜂群算法中人工蜂行为的独立性,将粒子分布作为人工蜂群算法中的食物源,通过提取粒子位置信息在GPU工作单元上实现粒子滤波.人工蜂迭代计算适应度,改善了粒子滤波中粒子贫化现象,GPU上的多核并行化计算避免了适应度陷入局部最优解.在多个具有挑战性的视频上与多种已有算法的对比实验表明,提出的粒子滤波方法可以适应光照变化、尺度变化、室内外运动模糊以及背景低对比度等问题.Combining the artificial bee colony algorithm and particle filter algorithm,the particle filter method based on GPU artificial bee colony algorithm is proposed.By using GPU multi-core parallel computing and independence of the artificial bee behavior in the artificial bee colony algorithm,the particle distribution is used as the food source and the particle filter is realized on the GPU working unit by extracting the particle position information.Artificial bee iteration computes the fitness to improve the phenomenon of particle depletion,and the multi-core parallel computation on the GPU avoids the local optimum solution.On more challenging video with various existing algorithms of comparative experiments show that the proposed particle filter method can adapt to illumination changes,scale change,indoor and outdoor motion blur and background low contrast and so on.

关 键 词:粒子滤波 目标跟踪 人工蜂群算法 粒子贫化 局部最优解 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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