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粒子滤波跟踪
粒子滤波跟踪 预测 鼠标位置 适合初学者 基于opencv
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粒子群优化算法及其与遗传算法的比较
粒子群优化算法是根据乌群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论
粒子群优化算法的基本原理和实现步骤，分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数，对粒子群优化算法
与遗传算法进行了比较，结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。
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基于小生境粒子群的多峰函数全局优化算法的研究.pdf
：针对粒子群算法进行多极点函数优化时
存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小
生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为
中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建
立圆形小生境。在每个小生境中对粒子的速度位置
进行更新，从而改变小生境的中心和半径，直到满足
迭代次数，从而保持了微粒群的多样性，通过一个经
典函数进行仿真表明，这种把粒子群和小生境结合
起来的算法，能快速有效地找到多峰函数的全局最
优点
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基于粒子滤波算法的高速公路车辆停车检测
摘 要： 提出了一种基于粒子滤波视频跟踪算法的停车事件检测方法，实现了对高速公路交通视频的自动监控 首先用混合差分技术，快速提取出视频中的车辆对象；并用粒子滤波算法实现了运动车辆的跟踪；进而通过对车辆运动的数学建模，对停车事件进行了自动检测 最后，对多组高速公路交通视频进行测试，结果表明：提出的检测方法比其他常用方法响应速度更快，且具有较高的检测准确率和鲁棒性。
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