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搜索资源列表

  1. 自适应理论在目标跟踪中的应用

  2. 在机动目标跟踪与定位中，结合EKF和自适应理论的优点和目标跟踪的非线性特征，提出了一种非线性系统的基于“当前”统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法，根据机动目标的测量信息修正加速度方差，消除随机误差和噪声的干扰，提高预测的精度。通过对比仿真实验表明该算法正确有效，定位精度较高，滤波效果得到改善，同时增强了稳定性，优于一般EKF和MvEKF算法，为机动目标精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-11
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：ZIAO212

  1. 基于均值漂移—连通域标记的多目标跟踪算法

  2. 提出一种基于Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 改进算法与连通域标记的多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中，对目标瞬间丢失、目标遮挡或重叠时目标跟踪失败等情况有较好的改进。在跟踪过程中，当目标丢失时，基于改进的Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 算法能自适应调整搜索窗口尺寸和方向。通过自适应扩展搜索窗口，利用连通域标记算法搜索目标并计算其矩特征来获得跟踪目标的重心和大小信息，并将获得的位置和尺度信息作为下一帧Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 算法跟踪初始坐标和尺度，统计目标区域颜色直方图作为Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ 算法目标模型，从而解决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-23
    • 文件大小：485kb
    • 提供者：tshtoppop3

  1. 高斯混合PHD滤波器扩展目标跟踪

  2. 高斯混合概率假设密度滤波器用于扩展目标跟踪matlab代码及对应论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：han_shan_zi

  1. 多雷达多目标跟踪仿真系统

  2. 该文提出了模块化 、 易扩展的多雷达多目标跟踪仿真系统软硬 件结构 , 分析了仿 真系统各模块的 原理 、 功能 , 介绍了 系统实现的关键技术 。 系统的研制成功地解决了雷达数据仿真 、 大批次和复杂机动目标跟踪 、 数据融合技术 , 并 为各种算法 的性能评估提供了研究平台 。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-03-09
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：yajing158

  1. 基于随机有限集的多扩展目标跟踪研究及划分方法研究.zip

  2. 领域国内外重要文章集合，传统的多目标跟踪技术中，通常假设一个目标至多产生一个量测，然而随着探测 技术和雷达设备分辨率的不断提高，单个目标的不同反射点可能分布在不同的距离单元 中，即单个目标可能产生多个量测，且量测数目是变化的，这样的目标称之为扩展目标。 因此，研究目标数未知且变化的多扩展目标连续跟踪问题，尤其是在杂波环境下，需要 解决的首要问题是量测集的划分问题，能否正确划分每个时刻的扩展目标量测集，决定 了目标状态估计性能。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：yuanbo_shaw

  1. 高斯混合PHD滤波器扩展目标跟踪

  2. 高斯混合概率假设密度滤波器用于扩展目标跟踪matlab代码及对应论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：taoyiheng

  1. 扩展卡尔曼滤波在目标跟踪上应用

  2. 扩展卡尔曼滤波在目标跟踪上应用

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：Johnlee2019

  1. 使用高斯混合扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪的测量集划分

  2. 使用高斯混合扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪的测量集划分

  3. 所属分类：其它

  1. 抗杂波高斯逆Wishart PHD滤波器用于扩展目标跟踪

  2. 抗杂波高斯逆Wishart PHD滤波器用于扩展目标跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：561kb
    • 提供者：weixin_38627104

  1. 基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪技术

  2. 基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪技术

  3. 所属分类：其它

  1. 基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪

  2. 基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪

  3. 所属分类：其它

  1. 基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法

  2. 基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法

  3. 所属分类：其它

  1. 使用扩展的PM-CPHD滤波器进行联合空间配准和多目标跟踪

  2. 提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。 目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。 蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好； （ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：weixin_38539705

  1. 基于EM的红外扩展目标鲁棒自动跟踪方法

  2. 针对红外视频图像的特点,提出了一种基于期望最大化算法的红外扩展目标鲁棒自动跟踪方法。首先利用局部Top-Hat形态学滤波进行背景抑制和去噪,并通过平台直方图技术突出跟踪区域的红外目标灰度信息;然后以考虑了像素空间位置信息的高斯加权直方图建立目标的灰度特征模板;最后通过期望最大化迭代计算来估计出各密度分布的最大似然函数的参数集,并由此确定跟踪目标的位置和形状尺寸。实验表明,该方法不仅实现了跟踪窗口随目标尺寸的自适应变化,而且有效克服了红外图像信噪比低的缺点,提高了红外目标实时跟踪的稳健性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：691kb
    • 提供者：weixin_38612811

  1. 蚂蚁估计器及其在目标跟踪中的应用

  2. 通常使用标准蚁群优化（ACO）算法来解决各种困难的组合优化问题。 然而，在本文中，将通用ACO的思想扩展到了递归参数估计的范围，即，首先提出并研究了蚁群估计器来跟踪感兴趣的目标。 在提出的蚁群估计器框架中，继承了粒子过滤器（PF）和蚁群优化（ACO）的一些基本属性，并且由具有概率决策的蚂蚁确定“最适变量”。 此外，信息素更新策略也得到了很好的定义，以引导更多的蚂蚁找到更好的解决方案。 最后，研究了原始蚂蚁估计量的两个改进版本，并将其应用于一些基准目标跟踪问题。 数值实验表明，这些拟议的蚁群估计器

  3. 所属分类：其它

  1. 后方Cramer-Rao边界用于点跟踪和扩展目标跟踪的比较

  2. 后方Cramer-Rao边界用于点跟踪和扩展目标跟踪的比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_38708223

  1. 三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

  2. 对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：559kb
    • 提供者：weixin_38610513

  1. 基于区域特征匹配的扩展目标高精度跟踪

  2. 为了能够更精确的跟踪扩展目标，提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)特征匹配的高精度扩展目标跟踪方法，该方法通过对扩展目标图像中的一个区域进行抽样式多阈值二值化处理提取出MSER，再通过对MSER 面积变化率条件的判断保证质心提取精度，并与上一帧MSER 进行相似度匹配找到下一帧的MSER，将其质心作为跟踪坐标。实验结果表明该方法对于存在MSER 特征的扩展目标具有更精确和更稳定的跟踪能力，在面积变化率一定的条件下，其跟踪精度不低于0.1 pixel，且计算时间也减少了约3/4。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于直线边缘特征匹配的扩展目标跟踪方法

  2. 为了稳定而精确地跟踪扩展目标,提取相邻两帧图像中扩展目标的所有直线边缘征,计算两帧中所有直线的相对斜率、相对倾角和相对截距进行匹配来确定跟踪位置。通过计算相邻帧之间交点描述子的欧氏距离找到最佳匹配,计算出所有交点的重点作为跟踪位置来实现扩展目标跟踪。实验中该方法在扩展目标的跟踪中有非常好的表现,其结果表明在不发生太大变形的情况下,都可以比普通的模板匹配跟踪有更好的稳定性和更精确的跟踪位置。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进豪斯多夫距离的扩展目标形态估计评估

  2. 为了验证高精度传感器量测下某种扩展目标跟踪算法的有效性，往往需要与其它算法进行对比，并评估其估计性能。与传统的点目标不同，扩展目标跟踪的主要任务不仅仅是要估计出目标的运动状态，更重要的是要对其扩展形态进行精确估计。因此，对扩展目标的形态估计性能评估有着迫切的需求。针对基于星凸形和支撑函数这两种具有代表性的扩展目标模型，考虑到其所具有的不同的形态参数描述方式，提出了一种具有不同数学形式的改进豪斯多夫距离来解决此问题。仿真实验表明，提出的改进豪斯多夫距离能够作为一种有效的度量准则来对扩展目标的形态估

  3. 所属分类：其它

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