论文研究用于前车追踪的多特征融合粒子滤波算法改进.pdf

基于特征融合的粒子滤波算法可以将多个不同的特征进行融合，增强跟踪系统鲁棒性，但是现有的算法存在着特征显著性差，算法实时性不强以及融合策略不具备通用性的缺点。针对上述问题提出了一种适用于前车追踪系统的改进融合算法，采用增强边缘信息的SULBP新特征，并通过自适应降维方法提升特征提取的实时性；利用粒子集的分布状态设计自适应融合算法解决了融合策略的通用性问题。实验结果表明，所提出的多特征融合粒子滤波算法在跟踪性能和算法实时性上均有显著地提升。