基于粒子群算法和卡爾曼濾波的運動目標(biāo)跟蹤算法

摘要：針對目前一些常用的運動目標(biāo)跟蹤算法存在跟蹤精度不高、實時性低、對遮擋問題處理不佳等問題．提出一種粒子群算法與卡爾曼濾波相結(jié)合的新的運動目標(biāo)跟蹤方法。利用卡爾曼濾波預(yù)測目標(biāo)中心在下一幀圖像中的位置，從而極大減少了搜索范圍．并以該位置為中心建立目標(biāo)搜索區(qū)域。然后以目標(biāo)的灰度統(tǒng)計特征對目標(biāo)模板和候選區(qū)域進行匹配．確保跟蹤準(zhǔn)確L哇。為了有效減少搜索匹配次數(shù)、提高實時性．利用粒子群算法在搜索區(qū)域找到和目標(biāo)模板最相似的區(qū)域．從而找到最優(yōu)中心位置．并以該位置作為卡爾曼濾波的觀測值，進行下一幀跟蹤。仿真實驗結(jié)果表明新算法顯著提高了跟蹤的實時性、精確性，并對部分遮擋能較好地處理。