基于多特征的粒子滤波行人跟踪算法研究的中期报告.docx

基于多特征的粒子滤波行人跟踪算法研究的中期报告 1. 研究背景 行人跟踪在智能视频监控、智能机器人等应用中有着广泛的应用。传统的行人跟踪算法多采用卡尔曼滤波等方法，但由于其只能处理线性系统，因此对于非线性系统的跟踪效果较差。近年来，粒子滤波作为一种能够处理非线性系统的滤波方法，逐渐引起研究者的关注。 2. 研究目标 本研究旨在提出一种基于多特征的粒子滤波行人跟踪算法，以提高行人跟踪的精度和稳定性。 3. 研究内容 （1）对现有的基于粒子滤波的行人跟踪算法进行深入研究分析，总结其优缺点。 （2）在传统的粒子滤波轨迹预测模型的基础上，引入多特征信息，包括运动特征、外观特征、时空特征等。 （3）设计并实现基于多特征的粒子滤波行人跟踪算法，在公开数据集上进行实验评估其跟踪效果。 4. 预期成果 （1）提出一种基于多特征的粒子滤波行人跟踪算法，具有更好的跟踪精度和稳定性。 （2）在公开数据集上验证该算法的跟踪效果，并与现有的粒子滤波算法进行对比分析。 （3）研究成果将在国内外重要学术期刊和会议上发表，并应用到相关领域中。