李永平
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国石油大学（华东）信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法被引量：2
- 2011年
- 在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低.文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法.该算法将多智能体协同进化机制引入到粒子滤波的重采样过程,通过对粒子个体和局部生存环境的重新定义,使粒子成为具有局部感知、竞争协作和自学习能力的智能个体.通过粒子间的竞争、交叉、变异以及自学习等进化行为来实现重采样过程,在保证粒子有效性的同时还增加粒子的多样性.实验结果表明该算法可对复杂视频环境下的运动目标进行准确、鲁棒地跟踪.
- 李永平王延江齐玉娟
- 关键词：粒子滤波器重采样智能体协同进化目标跟踪
- 基于记忆的混合高斯背景建模被引量：19
- 2010年
- 混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,被认为是最好的背景模型之一.然而,它不能解决场景中存在的突变,如门的打开/关闭等.为解决此类问题,受人类认知环境方式的启发,本文将人类记忆机制引入到背景建模,提出一种基于记忆的混合高斯模型(Memory-based GMM,MGMM).每个像素都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理.本文提出的基于记忆的背景模型能够记住曾经出现的背景,从而能更快地适应场景的变化.
- 齐玉娟王延江李永平
- 关键词：混合高斯模型记忆运动目标分割背景减除
