Resumen

Basado en el filtro de partículas y en el algoritmo genético mejorado del cuco, se diseña un algoritmo para el reconocimiento de la ruta de vehículos inteligentes con una ventana de tiempo. El filtro de partículas (PF) es una herramienta influyente para el seguimiento visual; se basa en el marco de la Cadena de Monte Carlo y en la probabilidad bayesiana, que son esenciales para los sistemas de monitoreo inteligente. El algoritmo primero utiliza filtros de partículas para el seguimiento visual y luego obtiene el entorno operativo actual del vehículo, luego realiza un análisis de clúster en las ubicaciones de los clientes, y finalmente realiza el reconocimiento de la ruta en cada área. El algoritmo no solo introduce filtros de partículas, que son un seguimiento visual avanzado, sino que también mejora el algoritmo de búsqueda del cuco; cuando el huevo de un pájaro es encontrado por el dueño del nido, necesita cambiar aleatoriamente la posición de todo el nido de pájaros, lo que acelera la velocidad de búsqueda de la ruta

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Filtro de partículas; Algoritmo genético de cuco mejorado; Reconocimiento inteligente de la trayectoria del vehículo; Seguimiento visual; Análisis de conglomerados; Algoritmo inteligente híbrido
• Keywords:Particle filter; Improved cuckoo genetic algorithm; Intelligent vehicle path recognition; Visual tracking; Cluster analysis; Hybrid intelligent algorithm