改进粒子滤波算法提升动态场景下运动目标检测与跟踪

本文主要探讨了在改进的粒子滤波算法背景下，捷联惯导系统（Inertial Navigation System, INS）在视频运动目标检测与跟踪中的应用。针对传统粒子滤波算法在运动模型不确定情况下遇到的挑战，作者提出了针对性的解决方案。 首先，针对动态场景下运动目标检测的困难，研究者提出了一种基于全局运动估计的算法。该算法利用边界块投影匹配技术来高效估算全局运动参数，通过一维特征向量减少计算量，同时利用高阶统计量的抗噪特性，有效区分背景和运动目标，通过形态学运动滤波进一步提高运动目标的检测准确性。实验结果显示，这种方法在动态场景中能够有效检测运动目标。 其次，针对粒子滤波跟踪算法中常见的粒子贫化问题，作者设计了一种改进的重采样方法。粒子贫化源于粒子滤波算法的固有局限，会导致采样粒子对目标状态描述能力下降。为解决这个问题，研究者引入了多样性采样策略。在传统的重采样过程之后，增加了多样性的环节，即在粒子的邻域内按照均匀分布选取相关粒子，避免粒子过于集中，从而保持粒子的多样性，提高算法的跟踪性能。实验证明，改进后的粒子滤波算法在平滑目标运动估计方面表现出显著的优势，有助于提升整个系统的稳定性和精度。 本文的研究工作不仅解决了实际视频监控中遇到的技术难题，还为视频运动目标检测与跟踪技术的发展提供了新的思路，特别是在低帧率和运动模型不确定的环境下。通过将多种技术，如全局运动估计、高阶统计量分析和多样性采样，结合到粒子滤波算法中，作者的工作有望在军事制导、视频监控等多个领域带来实际应用价值。此外，本文的研究成果也为研究生级别的控制理论与控制工程领域的学术研究提供了有价值的研究案例。