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粒子濾波目標跟蹤算法研究

大小:2.44 MB 人氣: 2018-01-25 需要積分:2

  視覺跟蹤問題是當前計算機視覺領域中的熱點問題,而在動態環境中對運動目標進行實時、魯棒的跟蹤是其重要的組成部分,視覺跟蹤在自動監控、人機交互、醫學圖像處理、虛擬現實等領域有著廣泛的應用。常用的用于目標跟蹤平臺有OpenCV和點云庫( Point Cloud Library,PCL),它們都是用于計算機視覺和圖像處理的開源平臺,但是側重點不同,OpenCV是2D信息獲取與處理的結晶,PCL主要用于在3D信息獲取與處理。三維圖像包含顏色信息和深度信息,對光照的敏感性較低,常用的三維相機有Kinect,TOF(Time of Flight)相機等。

  在實時三維目標跟蹤系統中,KL距離自適應粒子濾波算法中距離閾值、小區域閾值以及其他參數的選取往往根據經驗設置,如果參數設置不合適會降低跟蹤精度和實時性。為此,設計一種3D點云目標跟蹤系統。分析距離閾值和小區域閾值等參數對跟蹤性能的影響,并給出自適應粒子濾波中參數與跟蹤目標模型的關系。實驗結果表明,與PCL_Tracking算法相比,該系統提高了三維目標跟蹤系統的準確性和實時性。
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