动态场景下运动目标检测与粒子滤波跟踪算法研究

"本篇论文深入探讨了捷联惯导系统（Inertial Navigation System, INS）中的观测模型和运动模型在视频运动目标检测与跟踪中的应用。观测模型部分，作者采用了HSV颜色模型，通过计算候选目标区域和目标模板区域的颜色直方图的Bhattacharyya距离来评估它们之间的相似性。这种方法降低了亮度对目标描述的影响，通过8x8x4的划分对H、S、V三个分量进行处理，相似度越高，候选目标被识别为真实目标的概率越大。 在运动模型不确定的情况下，作者引入了改进的粒子滤波算法，将其称为类粒子滤波跟踪算法。首先，通过背景重建和手动标记目标，对序列图像进行运动区域检测，提取前景作为目标。该算法结合了运动目标检测和粒子滤波，以提高跟踪精度。特别是针对粒子滤波跟踪中的问题，如粒子贫化，论文提出了一种基于重采样的改进策略。通过在传统粒子滤波过程中引入多样性采样环节，防止粒子过于集中，增强了粒子对目标状态的描述能力，从而改善了算法的整体性能。 论文研究的重点在于动态场景下的运动目标检测和粒子滤波跟踪中的关键要素优化，旨在模拟人类视觉的运动感知能力，提高视频分析和理解的准确性。作者针对动态背景变化和粒子贫化等问题，提出的方法在实际应用中表现出有效性和鲁棒性，尤其是在军事制导、视频监控、机器人视觉导航等多个领域具有潜在的价值。"