微弱目標(biāo)易被周圍環(huán)境中強(qiáng)烈的噪聲干擾,為解決現(xiàn)有目標(biāo)跟蹤算法由于低信噪比導(dǎo)致跟蹤準(zhǔn)確度低的問題,提出一種將引導(dǎo)圖像濾波器和深度去噪自編碼器集成到粒子濾波器框架中的跟蹤算法。通過引導(dǎo)圖像濾波（guided image filter, GIF）算法對目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理,保留有價(jià)值的模板信息并使不準(zhǔn)確的背景模板模糊,有效增強(qiáng)目標(biāo)圖像;通過改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法對深度去噪自編碼器訓(xùn)練和微調(diào),更好地適應(yīng)目標(biāo)外觀變化;構(gòu)造粒子分類器框架根據(jù)粒子重要性權(quán)重定位目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在微弱目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確度和抗干擾能力上優(yōu)于多種現(xiàn)有主流跟蹤算法。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(14)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

濾波前6類模板及三維曲面圖

濾波后6類模板及三維曲面圖

SDAE算法流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3335552