基于粒子濾波算法和DSP的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，在計算機技術(shù)和通訊技術(shù)領(lǐng)域目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為了一個熱門的話題，并且有著很廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)在快速移動、背景遮擋、噪聲影響等條件下能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確跟蹤是廣大科研工作者關(guān)注的焦點，例如在軍事上對導(dǎo)彈、飛機和其他軍事目標(biāo)的檢測與跟蹤，在交通運輸方面，可以對高速公路、交叉路口、地鐵等車流人群密集的地方進行實時動態(tài)監(jiān)控，在出現(xiàn)問題時能及時獲取相關(guān)信息。
　　 DSP微處理器的出現(xiàn)使得數(shù)字信號處理技術(shù)得到了快速的發(fā)展，由于DSP

2、擁有很高的集成度、高速CPU以及大容量的存儲器，被應(yīng)用于各個領(lǐng)域。我們可以想象隨著各方面要求的日益提高以及各種技術(shù)的進一步發(fā)展，基于DSP的運動目標(biāo)圖像跟蹤將會更加廣泛的被大家所使用。然而由于這一課題的發(fā)展歷史較短而且內(nèi)容又涉及到計算機視覺、圖像處理、模式識別、人工智能技術(shù)、自動控制等多個新興學(xué)科，其理論還很不完善，一些重要的問題尚未解決，新的方法和技巧還有待開發(fā)。因此，進行基于DSP運動目標(biāo)跟蹤的研究無疑是一項既有理論意義又有實用價值

3、的課題。
　　 在DSP處理器上可以實現(xiàn)的目標(biāo)跟蹤算法眾多，作者深入研究了粒子濾波算法在DSP處理器上的實現(xiàn)，粒子濾波器是一種遞歸的并基于傳播樣本集的貝葉斯濾波器，可以保持多重假設(shè)并且能使用隨機運動模型來預(yù)測目標(biāo)的位置，從而可以更好的處理背景中噪聲所構(gòu)成的影響，實現(xiàn)在目標(biāo)丟失或者跟蹤失敗的情況下自我恢復(fù)的功能，但粒子濾波算法的跟蹤精度和粒子個數(shù)有關(guān)，過多的粒子個數(shù)會導(dǎo)致運算量過大。
　　 作者在研究的過程中還想出了和其他