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基于人工鱼群算法的动态目标跟踪技术研究

作　者: 黄文娟
导　师: 杨淑莹
学　校: 天津理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 目标跟踪人工鱼群算法粒子滤波进化规划变异算子
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 42次
引　用: 1次
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内容摘要

粒子滤波方法是近年提出的一种适用于目标跟踪的有效算法,但存在粒子的退化现象,导致许多状态更新的估计对目标跟踪轨迹不起任何作用,在浪费大量计算资源的同时降低了粒子滤波器的性能。因此研究一种实时性,准确性和鲁棒性好的寻优方法是目标跟踪的关键问题。人工鱼群算法具有快速跟踪极值点漂移的能力,及较强的跳出局部极值点的能力,因此在运动目标跟踪领域具有重要的应用价值。本文对基于人工鱼群算法的目标跟踪系统进行研究。本文在分析了人工鱼群算法和粒子滤波算法理论基础上,构建人工鱼群目标跟踪模式,该模式采用人工鱼的觅食、聚群、追尾三种行为策略,不同的行为模式定义粒子不同的状态转移方程,根据试探行为接近目标程度而选不同的状态转移模型,避免了粒子滤波算法相同的状态转移模式,使粒子具有智能群体的行为。仿真实验表明,人工鱼群算法在动态目标速度和方向骤变,以及存在遮挡物情况下,避免目标丢失现象,为解决动态目标跟踪提供了新方法。本文利用进化规划的变异算子,增加人工鱼的多样性,扩大鱼群的分布搜索范围,加快获得全局最优解的速度。采用协同控制技术,构建多个子人工鱼群的分布体系,对每一个子群体进行三种行为试探,将最优子群体的状态指导其它群体的移动,实现了个体与群体的信息交互与相互协作机制,消除人工鱼漫无日的随机游动。仿真实验表明该方法能够适应目标运动的随机性和动态性,扩大了搜索范围,提高跟踪性能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章绪论  9-13
  1.1 研究的目的和意义  9-10
  1.2 动态跟踪技术综述  10-11
  1.3 人工鱼群分布搜索协同控制技术综述  11-12
  1.4 本文主要的研究工作  12
  1.5 木文的组织结构  12-13
第二章人工鱼群算法的静态寻优分析  13-21
  2.1 基本人工鱼群算法的基本原理  13-14
  2.2 人工鱼群的行为描述  14-15
  2.3 人工鱼群算法的数学模型  15-16
  2.4 人上鱼群算法的参数分析  16-20
  2.5 木章小结  20-21
第三章人工鱼群算法的动态目标跟踪  21-39
  3.1 粒子滤波动态目标跟踪  21-22
  3.2 人工鱼群算法的动态目标跟踪  22-24
    3.2.1 人工鱼群与粒子滤波的共性  22
    3.2.2 人工鱼群算法的动态目标跟踪  22-24
  3.3 实验结果  24-38
    3.3.1 仿真实验  24-25
    3.3.2 视频跟踪实验  25-38
  3.4 本章小结  38-39
第四章人工鱼群分布搜索与协同控制  39-56
  4.1 人工鱼群分布搜索的动态目标跟踪  39-42
    4.1.1 进化规划思想  40
    4.1.2 进化规划算法实现人工鱼群分布搜索的必要性  40-41
    4.1.3 人工鱼群算法分布搜索的动态目标跟踪  41-42
  4.2 人工鱼群协同控制的动态目标跟踪  42-43
    4.2.1 协同控制的人工鱼群算法的必要性  42
    4.2.2 人工鱼群协同控制的动态目标跟踪  42-43
  4.3 人工鱼群分布搜索协同控制的动态目标跟踪  43-45
  4.4 实验结果  45-55
    4.4.1 仿真实验  45-49
    4.4.2 视频跟踪实验  49-55
  4.5 本章小结  55-56
第五章总结与展望  56-58
  5.1 本文总结  56
  5.2 研究展望  56-58
参考文献  58-60
发表论文和科研情况说明  60-61
致谢  61

基于人工鱼群算法的动态目标跟踪技术研究

内容摘要

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