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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局申请的专利基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119741336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411803012.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法是由黄汉生;陈荣杰;潘颖怡;周熺;陇兴菊;陈浩成;覃广胜;吴思远;梁炳钧;雷宇;黄乃为;伍伟业;李俊华;黄德华;刘永浩;吴晓亮;何家祺;刘鸿;黄焕桀设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法，包括：读取当前视频帧并从当前视频帧中选取跟踪目标；初始化粒子滤波算法和改进PID搜索算法的算法参数进行初始化并采用混沌映射策略对种群进行初始化操作生成混沌初始种群；采用粒子滤波算法计算混沌初始种群中粒子的重要性权值和适应度值，采用改进PID搜索算法计算PID调节的输出调节值；根据输出调节值和零输出条件因子更新混沌初始种群中所有粒子的位置；基于重要性权值计算状态估计值和方差估计值；根据状态估计值和方差估计值对跟踪目标进行实时跟踪。解决了现有的启发式优化算法存在结构负责、更新参数多易陷于局部最优的情况导致目标跟踪的准确性降低的问题。

本发明授权基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进PID搜索算法优化粒子滤波的目标跟踪方法，其特征在于，包括： 读取步骤，读取当前视频帧并从所述当前视频帧中选取跟踪目标； 初始化步骤，初始化粒子滤波算法和改进PID搜索算法的算法参数进行初始化，并采用混沌映射策略对种群进行初始化操作，生成混沌初始种群，所述算法参数至少包括采样周期、测量噪声方差、过程噪声、最大迭代次数和种群数量，所述改进PID搜索算法为在PID调节的输出调节值上增加零输出条件因子改进得到的PID搜索算法，所述混沌初始种群中的粒子表示所述跟踪目标的所有状态； 第一计算步骤，采用所述粒子滤波算法计算所述混沌初始种群中粒子的重要性权值和适应度值，同时采用所述改进PID搜索算法计算PID调节的输出调节值； 更新步骤，在满足调节条件的情况下，根据所述输出调节值和所述零输出条件因子更新所述混沌初始种群中所有粒子的位置，所述调节条件为所述零输出条件因子大于零的条件； 第二计算步骤，根据重采样条件判断是否需要进入重采样阶段，在不需要进入所述重采样阶段的情况下，基于所述重要性权值计算状态估计值和方差估计值，所述重采样条件为有效粒子的数量大于或等于有效粒子数下限值，所述重采样阶段为对所述粒子进行重新采样的阶段，所述有效粒子为所述适应度值大于设定适应度值的粒子； 跟踪步骤，根据所述状态估计值和所述方差估计值估计所述跟踪目标的目标状态以对所述跟踪目标进行实时跟踪，所述目标状态至少包括所述跟踪目标的位置信息和速度信息， 采用混沌映射策略对种群进行初始化操作，生成混沌初始种群，包括： 确定所述跟踪目标的目标状态转移模型，所述目标状态转移模型的表达式为Sxk表示所述跟踪目标k时刻在x轴位置信息，Syk表示所述跟踪目标k时刻在y轴上的信息，表示所述跟踪目标在k时刻x轴速度信息， 表示所述跟踪目标k时刻在y轴速度信息，T为所述采样周期；根据所述状态转移模型生成所述种群的粒子状态集，Wk-1为k-1时刻的系统噪声信息； 基于重要性密度函数对所述粒子状态集进行采样，形成初始时刻的所述混沌初始种群，所述重要性密度函数为zk表示在k时刻所有所述粒子的量测值，为所述粒子状态集中在所述k时刻对应的第i个粒子，为 的重要性密度函数，为后验概率密度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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