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基于马尔科夫数据关联修补的未知多目标跟踪
Unknown Multi-Target Tracking Based on Markov Data Association of Repair
【摘要】 运动目标在未知的时间段内可能做未知的随机运动,给多目标的视觉跟踪带来影响。在分析多目标跟踪模型的基础上,提出一种基于马尔科夫数据关联修补的未知目标跟踪算法。首先通过建立多目标马尔科夫跟踪模型,在处理每次新的数据扫描时,利用先前的扫描,并根据新的观测跟踪数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对未知多目标的跟踪。最后通过仿真验证了修补方法的有效性和优越性。
【Abstract】 The paper proposed an unknown target tracking algorithm based on Markov data association repair.First,the author established a multi-target Markov tracking model,and then.repaired the tracking data according to the new observation data.The repairable associated characteristics were used to establish the data association and finish the unknown multi-target tracking.The simulation results show that the algorithm is effective.
- 【文献出处】 计算机仿真 ,Computer Simulation , 编辑部邮箱 ,2013年05期
- 【分类号】TN953
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