Resumen

Este artículo propone un nuevo algoritmo de filtro de partículas para el seguimiento de vehículos, que retroalimenta el modelo de estado con información de observación e integra la simetría de bloques en el modelo de observación. En vista de la distribución de la propuesta en el filtro de partículas tradicional sin tener en cuenta los datos de observación, se presenta un nuevo modelo de transición de estados que tiene en cuenta la observación, de modo que la asignación de partículas está más familiarizada con la distribución posterior. Para rastrear los vehículos en fondos con colores similares o bajo oclusión parcial, se propone la simetría de bloques y se introduce en el modelo de observación. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto puede mejorar la precisión y robustez del seguimiento de vehículos en comparación con el filtro de partículas tradicional y el filtro de partículas Kernel.

• Materias:Ingeniería electrónica Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Video Coding Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:filtro de partículas tradicional, simetría de bloques, modelo de observación, seguimiento de vehículos, nuevo modelo de transición de estados, nuevo algoritmo de filtro de partículas, filtro de partículas de núcleo, resultados experimentales, datos de observación, información de observación
• Keywords:traditional particle filter, block symmetry, observation model, vehicle tracking, new state transition model, novel particle filter algorithm, kernel particle filter, experimental results, observation data, observation information