一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法

    公开(公告)号:CN115356718B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202211066459.2

    申请日:2022-09-01

    摘要: 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,包括以下步骤:获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点,以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门,根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测,并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据,以波门中心为聚类中心,得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵,‑根据确认矩阵,对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理,利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子,在有效降低算法计算量的同时,充分挖掘了特征信息,保证了目标跟踪的关联精度。

    一种基于雷视一体的交通目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN115965655A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202310051098.2

    申请日:2023-02-02

    IPC分类号: G06T7/246 G06T7/80

    摘要: 本发明公开了一种基于雷视一体的交通目标跟踪方法,包括以下步骤:确定单传感器目标跟踪问题:根据交通应用场景,进行雷达和视频的数据采集工作并进行分析,得出目标跟踪结果作为后续决策级融合算法的输入和对比数据‑时空匹配:采用单目标测试场景数据进行坐标系匹配的调试,得到两个传感器之间准确的转换参数,匹配完成后的数据能够在同一维度进行显示‑构建基于多模态融合的多目标跟踪算法:目标关联‑决策融合‑融合中心保存信息。本发明采用上述基于雷视一体的交通目标跟踪方法,解决了单传感器采集数据进行目标跟踪出现的问题,从而提升了目标跟踪的准确性,以便更好的提高后续智慧交通系统对交通状态的分析、判断及处理的效率。

    一种基于DP-TBD的电力线检测和识别方法

    公开(公告)号:CN116338804A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310209919.0

    申请日:2023-03-07

    IPC分类号: G01V3/12 G01S13/88

    摘要: 本发明公开了一种基于DP‑TBD的电力线检测和识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一,FFT:对获得的信号进行FFT处理;步骤二,相参积累;步骤三,电力线铁塔检测:采用双门限CFAR处理数据,判断出所有疑似为电力线铁塔的目标的位置;步骤四,电力线检测:通过DP‑TBD形成雷达图像;步骤五,电力线识别:用Hough变换进行直线检测,提取出候选电力线,利用电力线的布拉格散射特性识别出真正的电力线。本发明采用上述基于DP‑TBD的电力线检测和识别方法,能够解决实际电力线回波数据处理时强波动目标检测问题,并能消除杂波虚警的影响,给出电力线跟踪结果,提升电力线的检测和识别效果。

    一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法

    公开(公告)号:CN115356718A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211066459.2

    申请日:2022-09-01

    摘要: 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,包括以下步骤:获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点,以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门,根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测,并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据,以波门中心为聚类中心,得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵,‑根据确认矩阵,对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理,利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子,在有效降低算法计算量的同时,充分挖掘了特征信息,保证了目标跟踪的关联精度。

    基于CRITIC赋权的最近邻数据关联方法

    公开(公告)号:CN115291205A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210939082.0

    申请日:2022-08-05

    摘要: 本发明公开了一种基于CRIT IC赋权的最近邻数据关联方法,所述方法包括以下步骤:设置雷达跟踪系统,进行运动模型参数估计,得到目标的航迹数据及量测点数据;对所得的目标航迹数据和量测点数据通过基于CRIT IC赋权的最近邻数据关联算法进行处理;经过基于CRITIC赋权的最近邻数据关联算法计算后,根据量测点与航迹的关联情况,更新航迹状态,以及通过卡尔曼滤波进行更新;若判断航迹终结,则返回步骤二,若航迹跟踪保持则通过卡尔曼滤波后输出航迹。本发明充分考虑了参与统计距离计算的量测点本身所包含的各特征指标的信息,无需引入其他特征信息,通过信息分析中的CRIT IC赋权法来确定各特征指标的重要程度,以此来改进以统计距离为关联准则的最近邻算法,实现简单,具有更强的适用性,且能够有效提高数据关联正确率,改善雷达目标跟踪效果。