自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN105182291B

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201510531102.0

    申请日:2015-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法,主要解决在杂波环境下,自适应目标新生强度的PHD滤波器在目标新生时刻存在目标确认的滞后现象,并给出其线性高斯条件下的实现形式。通过前向滤波和后向平滑,能够准确估计目标数目和状态,减小目标新生时确认滞后对航迹形成带来的影响。其步骤包括目标新生率估计、前向滤波和后向平滑,即首先根据先验杂波数均值来估计k时刻的新生率;其次,采用k时刻的量测对目标进行预测和更新来完成前向滤波;然后,用滞后的L时刻量测对滤波结果进行后向平滑;最后,通过修剪合并和状态提取完成跟踪结果的输出。

    基于箱粒子PHD滤波的多目标视频跟踪方法

    公开(公告)号:CN106023254A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610334491.2

    申请日:2016-05-19

    CPC classification number: G06T2207/10016

    Abstract: 本发明提出了一种基于箱粒子PHD滤波的多目标视频跟踪方法,用于解决现有粒子PHD多目标视频跟踪方法中存在的计算复杂度高和运算效率低的技术问题,实现步骤包括目标位置初始化;建立运动模型;对视频目标进行前期处理;初始化箱粒子集;基于箱粒子PHD预测,得到预测箱粒子集;基于箱粒子PHD更新,得到收缩箱粒子和箱粒子更新权值;对箱粒子更新权值求和,获取目标数目;采用随机子划分重采样方法对收缩箱粒子进行重采样;对采样后箱粒子集进行聚类,得到目标状态集;最后将目标状态集导入视频后输出。本发明具有计算复杂度低,运算效率高的特点,可用于对交通流量及安保管理中对行人车辆的监控的领域。

    自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN105182291A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510531102.0

    申请日:2015-08-26

    CPC classification number: G01S7/00

    Abstract: 本发明公开了一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法,主要解决在杂波环境下,自适应目标新生强度的PHD滤波器在目标新生时刻存在目标确认的滞后现象,并给出其线性高斯条件下的实现形式。通过前向滤波和后向平滑,能够准确估计目标数目和状态,减小目标新生时确认滞后对航迹形成带来的影响。其步骤包括目标新生率估计、前向滤波和后向平滑,即首先根据先验杂波数均值来估计k时刻的新生率;其次,采用k时刻的量测对目标进行预测和更新来完成前向滤波;然后,用滞后的L时刻量测对滤波结果进行后向平滑;最后,通过修剪合并和状态提取完成跟踪结果的输出。

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