粒子群优化算法中惯性权重的设置极其重要,直接影响算法性能。提出了一种改进的粒子群优化算法,并应用到目标跟踪领域,提高算法运算效率。首先,设置粒子群优化算法中的参数;其次,结合粒子优化率的概念记录粒子的不同状态,进而调节惯性权重,更新粒子的速度和位置;最后,对目标相似性函数进行优化,实现目标的准确定位。实验结果表明,该方法可以有效应对目标出现部分遮挡的跟踪难题,同时提高目标跟踪效率,具有较好的实时性。
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