说明:优化问题分类:(非)线性规划、整数规划、0-1 规划、(多)目标规划、(与时间有关的)动态规划、(系数是随机变量的)随机规划。
说明:机动目标跟踪源代码,粒子滤波 主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型,对于非线性非高斯模型,就采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代...
说明:基于当前模型的目标状态跟踪,仿真参数与场景依据《粒子滤波原理》,另附交互式多模型目标运动跟踪,依据《Kalman滤波原理与应用matlab仿真》提供代码,对代码进行了优化和注释。仿真顺利通过。
说明:本系统设计并实现了一种基于色度空间的最邻近n帧改进算法,以提高传统混合高斯模型的目标检测效果。当光照发生突然变化时,利用像素点的色度信息代替RGB值,有效避免亮度突变的干扰;为了反映背景的动态变化,检测系统使用各高斯分布在最近n帧与像素点测量值的匹配次数的指数函数实现权重值的更新。
说明: matlab实现运动目标检测即前景提取 算法采有高斯建模来提取前景 并使用了形态学处理手段