李安平
- 作品数：7 被引量：106H指数：3
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科学技术发展基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于自适应表面模型的概率视频跟踪方法
- 一种基于自适应表面模型的概率视频跟踪方法，用于计算机视觉、图像处理与模式识别领域。本发明首先用三个混合高斯分量来描述目标表面的像素变化过程，然后利用在线的EM算法来自适应更新混合高斯模型参数，最后将自适应表面模型结合到粒...
- 敬忠良李安平胡士强
- 文献传递
- 基于有源辅助的被动跟踪系统被引量：19
- 2005年
- 提出了一种有源雷达间歇辅助红外工作的雷达/红外协同跟踪系统,该系统通过减少雷达开机时间降低被敌方ESM(电子支持措施)锁定的可能性.为了改善纯角度跟踪的滤波发散问题,一方面,在滤波处理时采用了非线性逼近能力更强的U nscented卡尔曼滤波算法;另一方面,充分利用雷达、红外同时开机时的量测信息,构造出一组时间多项式,在雷达关机期间,利用该组时间多项式估计目标的运动状态,辅助红外传感器进行跟踪.计算机仿真结果表明,该方法不仅能保证跟踪精度,同时也能有效地降低雷达被敌方ESM锁定的可能性.
- 李安平敬忠良胡士强
- 关键词：有源雷达红外最小二乘法UNSCENTED卡尔曼滤波
- 基于多特征信息融合的视频运动目标自适应跟踪方法
- 一种基于多特征信息融合的视频运动目标自适应跟踪方法，用于计算机视觉、图像处理与模式识别领域。本发明首先提取出目标的特征信息，然后利用模糊逻辑方法对各种特征信息进行自适应融合，并将融合后的信息用于描述目标的观测信息，最后采...
- 敬忠良李安平胡士强
- 文献传递
- 非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪被引量：67
- 2004年
- 介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤,在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题.仿真结果表明,在满足高斯噪声条件下,扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近,但若考虑雷达的闪烁噪声,则随着闪烁影响增强,扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降,而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度.
- 胡洪涛敬忠良李安平胡士强
- 关键词：雷达目标跟踪粒子滤波闪烁噪声扩展卡尔曼滤波
- 基于多特征信息融合的视频运动目标自适应跟踪方法
- 一种基于多特征信息融合的视频运动目标自适应跟踪方法，用于计算机视觉、图像处理与模式识别领域。本发明首先提取出目标的特征信息，然后利用模糊逻辑方法对各种特征信息进行自适应融合，并将融合后的信息用于描述目标的观测信息，最后采...
- 敬忠良李安平胡士强
- 文献传递
- 复杂环境下的视频目标跟踪算法研究
- 视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个核心问题,在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景.视频目标跟踪的研究目的是模拟人类视觉运动感知功能,赋予机器辨识序列图像中运动目标的能力...
- 李安平
- 关键词：贝叶斯估计多目标跟踪
- 文献传递
- 基于自适应表面模型的概率视频跟踪算法被引量：2
- 2007年
- 提出一种鲁棒自适应表面模型,该模型中每个像素值的变化过程由一混合高斯分布描述.为了适应目标表面的变化,这些高斯参数在跟踪期间通过在线的EM算法自适应更新;在估计目标状态时,采用了粒子滤波算法,设计了基于自适应表面模型的观测模型;在处理遮挡时,采用了一种鲁棒估计技术.多组试验结果表明,该算法对光照变化、姿态变化、部分或完全遮挡下的跟踪具有较强的鲁棒性.
- 李安平敬忠良胡士强
- 关键词：混合高斯模型粒子滤波
