基于粒子群的多细胞状态估计技术

作     者：陈庆兰 任亚运 徐本连 CHEN Qing-lan;REN Ya-yun;XU Ben-lian

作者机构：常熟理工学院机械工程学院江苏常熟215500 常熟理工学院电气与自动化工程学院江苏常熟215500 

基　　金：国家自然科学基金项目"基于蚂蚁智能搜索行为的多细胞自动跟踪及其应用研究"(61273312) 

出 版 物：《常熟理工学院学报》 (Journal of Changshu Institute of Technology)

年 卷 期：2015年第29卷第2期

页      码：63-69页

摘      要：针对细胞动力学特性差异、细胞变形、细胞数目变化、细胞近邻等估计难题,提出了一种基于粒子群优化方法来实现多细胞状态估计.首先,针对已存在细胞和新出现细胞设计了两种不同的搜索机制,提出了一种标准的PSO算法且无需检测模块来实现多细胞状态估计;在此基础上,引入细胞检测模块,提出一种基于改进的PSO算法来实现多细胞状态精确估计.实验结果表明,本文所提出的PSO跟踪策略能自动实现多细胞状态估计,在引入细胞检测模块后,跟踪性能提高50%以上,每帧平均耗时减小,并且在处理多细胞近邻问题时具有良好的跟踪鲁棒性.

主 题 词：多细胞跟踪 粒子群优化 状态估计 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16101/j.cnki.cn32-1749/z.2015.02.014

馆 藏 号：203909512...