基于粒子群算法的边界盒定位改进算法研究

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基于粒子群算法的边界盒定位改进算法研究
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基金项目:安徽新华学院校级科研项目(２０２０ｚｒ００９) 安徽省级一流本科专业建设点项目( ２０１９ｙｌｚｙ０１) 安徽省级科研基金(ＫＪ２０１９Ａ０８７１、ＫＪ２０２０Ａ０７８８) 安徽新华学院校级质量工程(２０２１ｋｃｓｚｘ０２)

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在传统的边界盒(Ｂｏｕｎｄｉｎｇ－ｂｏｘ)定位算法中采用正方形交集区域的质心作为定位结果定位误差相对较大针对该问题给出粒子群算法(ＰＳＯ)改进的边界盒定位算法该方法定位时在取得交集区域后先通过粒子群算法对该区域进行并行搜索从而取得优化定位坐标仿真实验结果表明:基于粒子群算法的边界盒定位改进算法减少了定位过程的计算的迭代过程使得计算速度增快且定位误差减少定位精度值得到了提升

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ＩｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢｏｕｎｄｉｎｇ－ｂｏｘｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｍａｓｓｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎｏｆｔｈｅｓｑｕａｒｅｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗｈｅｒｅｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｂｉｄ.ＴｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＢｏｕｎｄｉｎｇ－ｂｏｘｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍ(ＰＳＯ).Ｉｎｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｓｅａｒｃｈｔｈｅｒｅｇｉｏｎｉｎｐａｒａｌｌｅｌｔｏｏｂｔａｉｎｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ.Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｏｕｎｄａｒｙｂｏｘｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｆａｓｔｅｒａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｓｏｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ.

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引用本文

沈静静１, 程浩２王恩亮１姚玲１王亓剑１章华１.基于粒子群算法的边界盒定位改进算法研究[J].西昌学院学报（自然科学版）,2022,36(1):88-91.

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在线发布日期: 2022-05-13

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