基于粒子滤波的静态目标检测算法研究

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