1) particle filter algorithm
粒子滤波算法
1.
Through imitating biology evolvement,at the cost of much calculation, evolutionary particle filter algorithm ameliorates the diversity of samples set to relieve the effect caused by samples impoverishment.
进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象。
2) particle filter
粒子滤波算法
1.
To deal with the uncertainties of the particle filter of the motion model,an improved particle filter EMPF (expectation-maximization particle filter) is proposed.
针对传统粒子滤波存在的动态模型的不确定问题,将EM算法与粒子滤波算法有效结合,将运动模型的参数作为待估量,采用EM算法来确定目标的运动模型参数,从而获得对目标状态的较准确估计。
4) particle filter tracking algorithm
粒子滤波跟踪算法
1.
Real-time application of particle filter tracking algorithm is limited due to their inherent complex and intensive computation.
针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法。
5) particle filter orientation
粒子滤波定位法
1.
This article mainly discusses the application of particle filter orientation based on visual noise in the RoboCup emulational group.
本文在足球机器人仿真组中引入基于视觉噪声的粒子滤波定位法的视觉信息处理策略,智能体通过此法更新其内部维持的世界模型,为上层决策提供一个更加精确的世界模型。
2.
On this basis,a kind of visual information processing strategy,which is particle filter orientation,was given.
首先分析了视觉信息特征和视觉感知噪声模型,在这个基础之上给出了一种视觉信息处理策略,即基于视觉噪声的粒子滤波定位法,最后进行了实验模拟。
6) particle probability hypothesis density filter
粒子概率假设密度滤波算法
1.
A new multi-target tracking (MTT) algorithm called the kernel particle probability hypothesis density filter (KP-PHDF) is proposed for MTT applications.
提出一种新的多目标跟踪算法:核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。
补充资料：初级粒子和原级粒子
分子式：
CAS号：
性质：又称初级粒子和原级粒子。利用各种化学反应方法得到的最初粒子(晶粒)。一次粒子的大小约为0.005～1μm，比筛分的极限小得多，在介质中有相当高的稳定性。
CAS号：
性质：又称初级粒子和原级粒子。利用各种化学反应方法得到的最初粒子(晶粒)。一次粒子的大小约为0.005～1μm，比筛分的极限小得多，在介质中有相当高的稳定性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条