%0 Journal Article
%T 基于粒子滤波的静态目标检测算法研究
%A 吕钊
%A 吴小培
%A 张超
%A 王营冠
%A 胡鹏程
%A 鲍丙计
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2016
%X 摘要 由于粒子分布随机性的存在, 传统粒子滤波算法无法准确获取静止目标的中心点和目标偏移信息, 常因此导致误检. 所提算法在现有粒子滤波框架内增加背景模型, 利用中心点以及目标偏移信息检测到目标发生运动状态转换, 再将被跟踪目标与背景模板进行匹配, 根据其相关度判断目标的状态. 多场景下的实验结果表明, 该方法对视频场景中的静态目标有较高的检测精度和鲁棒性, 同时实现了较低的误警率
%K 目标偏移
%K 粒子滤波
%K 背景模型
%K 相关度
%K 静态目标检测
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract3645.shtml