基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法 被引量：4

1

作者 石绍应 杜鹏飞 +1 位作者 张靖 曹晨 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期10-18,共9页

利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高... 利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高斯项编号,进行航迹提取,在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹,并进行航迹管理;同时,根据目标运动模型,联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时,对目标航迹进行有效类型识别. 展开更多

关键词 多运动模型 多目标联合检测、跟踪与分类 高斯混合概率假设密度滤波 航迹管理

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知识引导的图联合推理目标检测方法

2

作者 谢斌红 王文博 张睿 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期252-262,共11页

主流的目标检测方法通常局限于单独处理每个区域,忽视了重要的全局上下文信息和物体类别之间的关联。提出一种知识引导的图联合推理目标检测方法(knowledge-guided graph conjoint reasoning object detection method,GCRKG),其包括全... 主流的目标检测方法通常局限于单独处理每个区域,忽视了重要的全局上下文信息和物体类别之间的关联。提出一种知识引导的图联合推理目标检测方法(knowledge-guided graph conjoint reasoning object detection method,GCRKG),其包括全局关系推理(global relational reasoning,GRR)模块和全局知识映射(global knowledge mapping,GKM)模块,旨在通过模仿人类推理过程来提高目标检测性能。GRR模块通过综合考虑类别的特征、共现和语义相关性知识之间的相对重要性,利用图联合注意力网络(graph conjoint attention networks,GCAT)完成类别关系推理。GKM模块利用多标签图像分类概率和目标检测分类器类别概率,将类别关联知识有效地映射到视觉区域。将映射特征与原始视觉区域特征做拼接增强,以预测出更合理的结果。在VOC和COCO两个数据集上与基线模型的对比结果表明了该方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 目标检测 知识引导 图联合注意力 多标签图像分类

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基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：7

3

作者 杨威 付耀文 +1 位作者 黎湘 龙建乾 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期398-403,共6页

线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该... 线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合目标检测、跟踪与分类

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基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：4

4

作者 王震 敬忠良 +2 位作者 雷明 秦彦源 董鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1589-1596,共8页

针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预... 针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%. 展开更多

关键词 多扩展目标跟踪 扩展目标概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合检测 跟踪与分类

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基于深浅层特征融合的孪生网络目标跟踪算法 被引量：1

5

作者 王子康 姚文进 +1 位作者 薛尚捷 司婷波 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期973-984,共12页

深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的... 深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的特征融合方式用于视觉目标跟踪。将骨干网络中不同特征层的通道数按比例进行微调,分别形成适合分类分支与回归分支的融合特征。为验证所提特征融合方式的有效性,在基于SiamCAR算法的基础上进行优化,改变特征提取与融合方式,在UAV123、GOT-10K、LaSOT数据集上提高了2%~3%的精度。实验结果证明:所提特征融合方式是有效的,同时框架整体以75帧/s的实时运行速率实现了良好的跟踪性能。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 分类 回归 深浅层特征融合 分类与IoU联合训练

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联合目标跟踪与分类技术的进展及存在问题 被引量：14

6

作者 单甘霖 梅卫 王春平 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期733-738,共6页

联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是:通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类... 联合目标跟踪与分类(JTC)技术是信息融合领域新兴的一个研究方向。其基本思想是:通过在目标跟踪器和目标分类器之间进行双向信息交互,来同时有效地提高目标的跟踪精度和分类性能。介绍了JTC技术的基本原理。将现有JTC技术划分为两大类——基于质点运动模型的JTC技术和基于刚体运动模型的JTC技术,并作了对比分析。综合论述了JTC技术的发展。指出JTC技术目前存在的主要问题以及未来的研究方向。 展开更多

关键词 雷达工程 目标跟踪 目标识别 目标分类 信息融合 联合目标跟踪与分类

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基于GIW-PHD的扩展目标联合跟踪与分类算法 被引量：5

7

作者 樊鹏飞 李鸿艳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1562-1570,共9页

在使用估计器对扩展目标进行跟踪时,算法的精度会受到系统演化模型选择的影响.针对该问题,本文提出将扩展目标的形态信息直接作为目标的类别信息,每一类别确定了目标相关的运动模型,在多模型(Multiple Model,MM)高斯逆威沙特概率假设密... 在使用估计器对扩展目标进行跟踪时,算法的精度会受到系统演化模型选择的影响.针对该问题,本文提出将扩展目标的形态信息直接作为目标的类别信息,每一类别确定了目标相关的运动模型,在多模型(Multiple Model,MM)高斯逆威沙特概率假设密度(Gaussian Inverse Wishart PHD,GIW-PHD)滤波器的基础上,实现对扩展目标的联合跟踪与分类.仿真实验通过比较所提算法与GIW-PHD、MM-GIW-PHD两种滤波方法的性能,验证了本文所提算法的有效性. 展开更多

关键词 扩展目标 形态信息 类别信息 高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD) 联合跟踪与分类

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基于联合多目标概率密度模型的多目标检测前跟踪算法 被引量：2

8

作者 樊玲 张晓玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期2066-2069,共4页

针对多目标环境下的检测前跟踪问题,提出了基于联合多目标概率密度(JMPD)模型的检测前跟踪(TBD)算法。JMPD模型同时模拟目标数目及其联合状态,采用粒子滤波递归估计JMPD实现目标数目及其状态的估计。仿真实验表明,所提算法在较小的延时... 针对多目标环境下的检测前跟踪问题,提出了基于联合多目标概率密度(JMPD)模型的检测前跟踪(TBD)算法。JMPD模型同时模拟目标数目及其联合状态,采用粒子滤波递归估计JMPD实现目标数目及其状态的估计。仿真实验表明,所提算法在较小的延时检测的情况下,能准确估计目标的出生及消亡,并且航迹跟踪精确稳定,实现了对多个微弱目标的检测及跟踪。 展开更多

关键词 联合多目标概率密度 多目标 粒子滤波 检测前跟踪

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基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法 被引量：1

9

作者 刘晨 陈实 陈红珍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期177-185,共9页

高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基... 高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法FE-MOT,设计了基于边缘特征增强的特征提取网络,在微小目标缺乏纹理特征的情况下更好地融合语义与空间特征,通过构建基于交叉熵损失和中心损失的Re-ID分支结构,提高了对具有相似特征的微小目标的可分性。在吉林一号遥感视频多目标跟踪数据集AIR-MOT上的实验结果表明,FE-MOT在原模型的基础上MOTA提高了14.28个百分点,IDF1提高了15.47个百分点,FN降低了24个百分点,对于遥感视频多目标跟踪中目标身份维持能力和跟踪稳定性有显著提升,在2个Tesla T4 GPU上的运行速度达到19.9FPS,满足实时运行的需要。 展开更多

关键词 视频卫星 多目标跟踪 联合检测跟踪

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非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

10

作者 占荣辉 王丽萍 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期158-170,共13页

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关... 充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。 展开更多

关键词 联合跟踪与分类 扩展目标 星凸随机超曲面 扩展状态

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地波雷达目标检测跟踪联合处理粒子滤波方法 被引量：5

11

作者 付尚生 纪永刚 +1 位作者 黎明 王祎鸣 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期128-135,共8页

针对固定粒子数PF-TBD算法计算量大、复杂环境下地波雷达海上船只目标检测与跟踪性能不佳的问题,本文将粒子滤波方法应用于地波雷达船只目标检测与跟踪中,提出了基于自适应粒子滤波的地波雷达目标检测与跟踪联合处理方法。该方法结合地... 针对固定粒子数PF-TBD算法计算量大、复杂环境下地波雷达海上船只目标检测与跟踪性能不佳的问题,本文将粒子滤波方法应用于地波雷达船只目标检测与跟踪中,提出了基于自适应粒子滤波的地波雷达目标检测与跟踪联合处理方法。该方法结合地波雷达回波谱中目标展宽特性,充分利用了地波雷达回波谱中面目标的粒子权重信息来设置粒子自适应采样策略,提高了目标检测和跟踪联合处理的效果。通过地波雷达实测数据的目标跟踪结果及与同步AIS信息的比对分析,结果表明:提出的检测跟踪联合处理方法在对低信噪比、快速机动等复杂环境下的多目标跟踪时,可提高目标整体跟踪性能。 展开更多

关键词 地波超视距雷达 检测与跟踪联合处理 粒子滤波 海上目标探测

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一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法 被引量：2

12

作者 韩文婷 娄昊 +2 位作者 樊阳 李志勇 梁福来 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第11期2227-2234,共8页

与传统生物雷达相比,MIMO雷达能获取人体目标的方位向信息,具有明显优势。为了降低人体目标运动以及近场环境杂波带来的干扰,提出了一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法。首先引入图像形态学的方法对雷达成像结果进... 与传统生物雷达相比,MIMO雷达能获取人体目标的方位向信息,具有明显优势。为了降低人体目标运动以及近场环境杂波带来的干扰,提出了一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法。首先引入图像形态学的方法对雷达成像结果进行杂波预处理,其次采用改进的自适应门限方法进行目标检测,最后采用航迹关联方法得到目标运动的准确轨迹,并依据目标位置反馈调整检测门限,从而实现人体目标的动态检测跟踪。实测数据表明,该方法能有效滤除杂波干扰,且具备良好的跟踪连续性。 展开更多

关键词 MIMO生物雷达 人体目标 自适应门限 检测跟踪联合算法

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联合YOLOv4检测的候选框选择和目标跟踪方法 被引量：2

13

作者 李福进 黄志伟 +1 位作者 史涛 任红格 《现代电子技术》 2022年第3期43-47,共5页

当前的目标跟踪算法主流是基于检测的跟踪(DBT),所以检测的质量对跟踪的性能影响很大,同时在跟踪过程中易受环境干扰、光照变化、目标尺度和类别的影响,针对以上目标跟踪存在的问题,提出一种联合深度学习神经网络YOLOv4检测算法和Kalma... 当前的目标跟踪算法主流是基于检测的跟踪(DBT),所以检测的质量对跟踪的性能影响很大,同时在跟踪过程中易受环境干扰、光照变化、目标尺度和类别的影响,针对以上目标跟踪存在的问题,提出一种联合深度学习神经网络YOLOv4检测算法和Kalman滤波的目标跟踪算法。首先利用目标检测器对目标进行分类和边界框提取,跟踪器用于在跟踪轨迹中收集候选数据;其次,提出一种对象选择器,用来选择检测和跟踪轨迹中的最优候选框;最后,将最优候选框和跟踪轨迹利用ReID进行数据关联判断是否对跟踪轨迹进行更新。实验结果表明,联合检测的目标跟踪方法与其他几种已经成型算法对比跟踪精度达到84.9%,跟踪成功率为82.2%。同时该方法在面对环境变化、类别变化、光照强度、遮挡等复杂情况下仍然具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 目标检测 候选框选择 YOLOv4检测算法 KALMAN滤波 目标分类 边界框提取 数据关联

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扩展目标联合检测与估计的误差界 被引量：3

14

作者 连峰 马冬冬 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期8-14,共7页

针对杂波和漏检环境下单个扩展目标联合检测与估计的性能评价问题,提出了一种基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的误差分析方法。该方法通过将扩展目标的状态和观测分别建模为Bernoulli RFS和Poisson RFS,在RFS框架下推导获得了采... 针对杂波和漏检环境下单个扩展目标联合检测与估计的性能评价问题,提出了一种基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的误差分析方法。该方法通过将扩展目标的状态和观测分别建模为Bernoulli RFS和Poisson RFS,在RFS框架下推导获得了采用最大后验概率检测器和无偏估计器的均方误差界,并给出了其在目标确定存在以及无杂波条件下的简化形式。实验结果表明,建议的均方误差界能够有效地反映扩展目标联合检测与估计算法所能达到的最优性能,利用该误差界可以对不同的扩展目标联合检测与估计算法的性能进行有效的衡量,误差在5%以内。推导过程和结论仅关注于单传感器扩展目标联合检测与估计的静态问题,并假设其状态和测量均为标量。 展开更多

关键词 性能评价 扩展目标跟踪 联合检测与估计 随机有限集

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3D传感器检测和跟踪的联合优化 被引量：2

15

作者 王国宏 毛士艺 +1 位作者 何友 王小强 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期40-44,共5页

在杂波环境下实现检测 -跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3 D传感器使用 PDAF进行目标跟踪的情况 ,本文以先验检测门限优化准则为设计准则 ,通过用解析近似表示式拟合修正 Riccati方程中的参数 ,给出了瑞利起伏环境下... 在杂波环境下实现检测 -跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3 D传感器使用 PDAF进行目标跟踪的情况 ,本文以先验检测门限优化准则为设计准则 ,通过用解析近似表示式拟合修正 Riccati方程中的参数 ,给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明 :(1 )这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能 ,但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段 ;(2 )基于先验检测门限优化准则实现检测 -跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限 ,在瑞利起伏环境下 ,三维测量所要求的信噪比门限为 2 .1 5 展开更多

关键词 信号检测 门限 目标跟踪 联合优化 概率数据互联滤波 3D传感器

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异类传感器多目标检测跟踪与识别随机集模型 被引量：1

16

作者 石绍应 王小谟 +2 位作者 曹晨 张靖 汪先超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2685-2691,共7页

为在空中预警监视系统中实现多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别,在多目标检测、跟踪的随机有限集模型基础上,进行多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别的理论模型与处理框架研究。通过对目标的运动学状态与目标识别属性状态统... 为在空中预警监视系统中实现多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别,在多目标检测、跟踪的随机有限集模型基础上,进行多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别的理论模型与处理框架研究。通过对目标的运动学状态与目标识别属性状态统一描述,把多目标状态建模为一个用随机有限集描述的全局状态。通过对运动学传感器与属性传感器模型分析,把各异类传感器建模为一个全局传感器,并把各传感器的测量建模为一个用随机有限集描述的全局测量。根据全局状态与全局测量模型,把异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别过程描述为Bayes滤波过程,并给出了相应的多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别处理框架。通过仿真试验验证了理论模型与框架的有效性。 展开更多

关键词 随机有限集 多目标联合检测 跟踪与识别 多异类传感器 融合

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基于ET-PHD的自适应联合跟踪与分类算法 被引量：2

17

作者 樊鹏飞 李鸿艳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期349-359,共11页

针对新生目标强度先验未知的扩展目标(Extended target, ET)联合跟踪与分类(Joint tracking and classification,JTC)问题,提出一种基于扩展目标概率假设密度(Extended target-probability hypothesis density, ET-PHD)滤波器的自适应... 针对新生目标强度先验未知的扩展目标(Extended target, ET)联合跟踪与分类(Joint tracking and classification,JTC)问题,提出一种基于扩展目标概率假设密度(Extended target-probability hypothesis density, ET-PHD)滤波器的自适应联合跟踪与分类算法,并给出其高斯混合实现方法.算法利用量测信息生成新生目标强度,在滤波预测阶段对存活目标和新生目标分别按照其类别进行传播,再引入属性量测信息,用位置和属性的联合量测似然函数代替单目标位置似然函数,对预测后所有目标强度进行联合更新,之后按照类别进行高斯项的删减与合并,提取相应类别目标的状态集.仿真结果表明,提出的自适应算法改进了概率假设密度滤波器在扩展目标跟踪中的性能. 展开更多

关键词 扩展目标 联合跟踪与分类 新生目标强度 概率假设密度

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群目标联合检测与估计误差界的递推形式 被引量：1

18

作者 连峰 吕宁 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2026-2035,共10页

在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检测与估计(Joint detection and estimation,JDE)误差界的递推形式.首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程,并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数;其... 在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检测与估计(Joint detection and estimation,JDE)误差界的递推形式.首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程,并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数;其次,采用最优子模式分配距离定义群目标JDE误差;最终,利用信息不等式推导获得了建议的误差界.仿真实验在不同杂波密度和检测概率场景下利用群势概率假设密度和群势平衡多目标多Bernoulli滤波器对该误差界的有效性进行了验证. 展开更多

关键词 误差界 群目标跟踪 联合检测与估计 随机有限集

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一种耦合检测和JPDA滤波的多目标跟踪算法 被引量：3

19

作者 王云奇 孔令讲 +1 位作者 易伟 杨晓波 《雷达科学与技术》 2014年第2期143-148,共6页

传统雷达信号处理中对目标的检测和跟踪是割裂处理的,通常为先检测后跟踪(DBT);当目标的信噪比较低时,检测过程中将出现大量的虚警及漏检,使得后继的跟踪算法失效。针对这一问题,在联合处理检测和跟踪方法的基础上,提出了一种耦合贝叶... 传统雷达信号处理中对目标的检测和跟踪是割裂处理的,通常为先检测后跟踪(DBT);当目标的信噪比较低时,检测过程中将出现大量的虚警及漏检,使得后继的跟踪算法失效。针对这一问题,在联合处理检测和跟踪方法的基础上,提出了一种耦合贝叶斯检测和联合概率数据关联(JPDA)滤波的多目标跟踪算法(JPDAF-BD)。JPDA滤波器将目标的位置分布信息反馈到贝叶斯检测器,继而贝叶斯检测器将该反馈作为先验信息用于检测判决。仿真结果表明,所提出的JPDAF-BD算法较之传统DBT体制下的多目标跟踪算法(JPDAF-NP)有显著的性能提升,可以实现更低信噪比下的多目标检测和跟踪。 展开更多

关键词 检测后跟踪 贝叶斯检测 多目标跟踪 联合概率数据关联

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基于网络流跟踪的信号灯检测方法

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作者 武悦 陈海华 于乔烽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期609-615,622,共8页

结合信号灯信息对机动车行进速度进行引导,减少机动车启停次数,可有效减少废气排放,缓解其造成的污染问题。针对信号灯转换时刻的获取问题,提出了一种基于网络流跟踪的信号灯检测方法。首先,该方法在数据集中引入辅助信号灯类别进行训练... 结合信号灯信息对机动车行进速度进行引导,减少机动车启停次数,可有效减少废气排放,缓解其造成的污染问题。针对信号灯转换时刻的获取问题,提出了一种基于网络流跟踪的信号灯检测方法。首先,该方法在数据集中引入辅助信号灯类别进行训练,将视频序列中该类目标检测结果关联为踪片,并通过踪片建模多目标跟踪任务。其次,该方法将多目标跟踪任务转换为最小费用流优化任务,以踪片作为节点建立最小费用流网络,提出了适合于信号灯的费用构建方式,通过最短路径算法求解,得到视频序列中辅助信号灯的多条轨迹。最后,基于求解的轨迹结果和图像分类技术,实现信号灯检测性能的提升。该方法的跟踪性能相较于对比算法有大幅提升,并将小目标信号灯检测响应的mAP提升至94.35%。实验结果表明,基于网络流的建模方式能极大地提升信号灯的跟踪准确率,结合跟踪轨迹还能大幅提高视频序列中小目标信号灯的检测准确率,并可有效确定信号灯状态的转换时刻。 展开更多

关键词 信号灯检测 帧间信息联合 多目标跟踪 费用流网络

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