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面向复杂海洋环境的多类别多目标跟踪算法: 1; 作者陈思旭欧阳华 +2 位作者周鑫磊秦小龙王俊升《海军工程大学学报》北大核心 2025年第3期20-25,43,共7页; 为解决多目标跟踪中普遍存在的ID切换和跟踪不连续等问题,探讨了两种主流的多目标跟踪范式。首先,研究改造了JDE(joint detection and embedding)算法,克服了基于“锚”检测器的局限,并优化了FairMOT(fair multiple object tracking)的... 展开更多; 关键词多类别多目标跟踪算法 ByteTrack IMM; 在线阅读下载PDF 职称材料

两站无源定位系统中的多目标跟踪算法研究被引量：33: 2; 作者修建娟何友 +1 位作者王国宏修建华《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1763-1767,共5页; 两站多目标纯方位跟踪中的虚假定位点识别问题是被动定位中尚待解决的一个重要问题,本文对此问题进行了研究,并给出了一种排除两站虚假定位点的新方法,该方法首先根据两个观测站在初始时刻所测得的角度进行交叉定位,由定位结果估计目标... 展开更多; 关键词无源定位系统多目标跟踪算法交叉定位扩展卡尔曼滤波更新概率雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EKF的毫米波雷达多目标跟踪算法研究被引量：11: 3; 作者邱成王浩 +4 位作者刘凤江白冬杰云峰李舒悦赵川《现代电子技术》 2021年第15期7-11,共5页; 针对车载毫米波雷达多目标跟踪过程中存在量测数据受噪声影响严重和跟踪目标运动状态为非线性的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的车载毫米波雷达多目标跟踪算法。首先,建立了多目标跟踪过程中跟踪对象的数学模型;其次,介绍了... 展开更多; 关键词多目标跟踪算法毫米波雷达数学模型回波采集道路环境感知跟踪实验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类融合的多目标跟踪算法被引量：9: 4; 作者徐毓李锋金以慧《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第7期31-34,共4页; 多目标跟踪是多传感器数据融合中的一个重要问题。基于模式识别理论 ,提出了一种通过对传感器测量数据集类 ,以区分源于不同目标的测量数据集合。对各个类对应的目标状态估计进行融合 ,从而实现了对多目标的实时跟踪。这种算法聚数据关... 展开更多; 关键词多目标跟踪算法数据聚类数据融合雷达网数据处理传感器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于特征的多目标跟踪算法被引量：4: 5; 作者付晓薇方康玲李曦《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第35期72-74,共3页; 论文提出了一种基于特征的多目标跟踪算法。根据目标在相邻帧间运动具有连续性,并且包围窗口、灰度变化不大的特点,该算法改进了一种代价函数。在跟踪的匹配过程中,启动了卡尔曼滤波,预测目标匹配搜索区域。同时,使用目标链记录了目标... 展开更多; 关键词动态图像多目标跟踪算法目标链卡尔曼滤波图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法被引量：1: 6; 作者王建平赵高丽 +1 位作者胡孟杰陈伟《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期92-99,共8页; 多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目... 展开更多; 关键词多目标跟踪算法无线传感器网络马氏距离扩展的卡尔曼滤波器概率密度函数跟踪簇; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于自动驾驶车辆的融合注意力机制多目标跟踪算法被引量：2: 7; 作者张平迟志诚 +1 位作者陈一凡惠飞《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期516-521,共6页; 为提高自动驾驶车辆的跟踪准确性,建立了一种融合注意力机制的多目标跟踪算法。基于YOLOv3神经网络并融合注意力机制,增强了目标外观特征提取网络的性能。用该多目标检测算法,提取目标或背景的具有辨别性的特征。用长短时记忆(LSTM)网络... 展开更多; 关键词自动驾驶车辆多目标跟踪算法深度神经网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊自组织神经网络的多目标跟踪算法被引量：3: 8; 作者林岚邱晓红《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第1期26-30,共5页; 分析了多目标跟踪问题的数据关联算法复杂性,研究了基于模糊C均值聚类算法的模糊自组织神经网络的特性及其在多目标跟踪中的应用,提出了将FKCN算法、自组织神经网络与数据关联、滤波相结合的跟踪算法.仿真结果表明本算法能在多目标环境... 展开更多; 关键词自组织神经网络多目标跟踪算法算法复杂性仿真结果模糊C均值聚类数据关联滤波相结合; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法被引量：4: 9; 作者李士民郭立朱嘉《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期84-87,共4页; 在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应... 展开更多; 关键词多传感器多目标快速跟踪算法卡尔曼滤波隐马尔可夫模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向复杂海洋环境的多类别多目标跟踪算法: 1; 作者陈思旭欧阳华周鑫磊秦小龙王俊升; 机构海军工程大学 [; 出处《海军工程大学学报》北大核心 2025年第3期20-25,43,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(42122025,42404017)。; 文摘为解决多目标跟踪中普遍存在的ID切换和跟踪不连续等问题,探讨了两种主流的多目标跟踪范式。首先,研究改造了JDE(joint detection and embedding)算法,克服了基于“锚”检测器的局限,并优化了FairMOT(fair multiple object tracking)的网络结构,建立了两阶段训练流程以确保目标检测与ReID特征提取的一致性;然后,提出了多类别多目标跟踪(multi-class multi-object tracking,MCMOT)算法,通过引入有限状态机(finite state machine,FSM)和交互多模型(interacting multiple model,IMM)提高了跟踪的准确性和鲁棒性。构建的MCMOT数据集模拟了海面环境中的遮挡与动态变化,实验结果表明:MCMOT在MOT17数据集上相较于FairMOT和ByteTrack具有更高的检测性能和鲁棒性。; 关键词多类别多目标跟踪算法 ByteTrack IMM; Keywords multi-class multi-object tracking algorithm ByteTrack IMM; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两站无源定位系统中的多目标跟踪算法研究被引量：33: 2; 作者修建娟何友王国宏修建华; 机构海军航空工程学院电子工程系海军工程大学兵器工程系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1763-1767,共5页; 基金全国优秀博士论文作者专项基金(No.2000036); 文摘两站多目标纯方位跟踪中的虚假定位点识别问题是被动定位中尚待解决的一个重要问题,本文对此问题进行了研究,并给出了一种排除两站虚假定位点的新方法,该方法首先根据两个观测站在初始时刻所测得的角度进行交叉定位,由定位结果估计目标初始时刻所在的空间范围,并对此空间范围进行分区;然后对方位数据进行关联,以判断哪些方位角数据可能来自同一个目标;在每一个子区间上分别利用扩展卡尔曼滤波模型(EKF)进行滤波,并给出目标落在每个子区间上的概率,把此概率值作为权重对各个子区间的滤波结果进行加权来估计目标的状态;该概率值在以后的跟踪过程中按照贝叶斯准则不断进行更新,而更新概率低于检测门限的子区间予以取消.通过仿真分析可看出,利用本文提出的方法两个观测站可对多目标进行良好的定位和跟踪.; 关键词无源定位系统多目标跟踪算法交叉定位扩展卡尔曼滤波更新概率雷达; Keywords Algorithms Kalman filtering Location Probability Sensors Simulation Targets; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EKF的毫米波雷达多目标跟踪算法研究被引量：11: 3; 作者邱成王浩刘凤江白冬杰云峰李舒悦赵川; 机构北京交通大学机械与电子控制工程学院北京精密机电控制设备研究所北京华航无线电测量研究所; 出处《现代电子技术》 2021年第15期7-11,共5页; 基金国家自然科学基金(51775033)。; 文摘针对车载毫米波雷达多目标跟踪过程中存在量测数据受噪声影响严重和跟踪目标运动状态为非线性的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的车载毫米波雷达多目标跟踪算法。首先,建立了多目标跟踪过程中跟踪对象的数学模型;其次,介绍了多目标跟踪算法,并具体对扩展卡尔曼滤波器在该算法中的应用进行了详细的推导和研究;最后,开展了车载毫米波雷达多目标跟踪实验,并对跟踪结果作出了深入的理论分析。实验结果表明,该算法可以对车载毫米波雷达探测到的多个目标量测信息进行滤波跟踪。; 关键词多目标跟踪算法毫米波雷达数学模型回波采集道路环境感知跟踪实验; Keywords multi⁃target tracking algorithm millimeter wave radar mathematical model echo acquisition road environment perception tracking experiment; 分类号 TN953.6-34 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类融合的多目标跟踪算法被引量：9: 4; 作者徐毓李锋金以慧; 机构清华大学自动化系空军雷达学院自动化系; 出处《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第7期31-34,共4页; 基金国防预研基金资助项目 :(0 0JS93 .1.1.JB490 1); 文摘多目标跟踪是多传感器数据融合中的一个重要问题。基于模式识别理论 ,提出了一种通过对传感器测量数据集类 ,以区分源于不同目标的测量数据集合。对各个类对应的目标状态估计进行融合 ,从而实现了对多目标的实时跟踪。这种算法聚数据关联、数据融合和目标跟踪于一体 ,大大降低了多目标跟踪问题的复杂性和计算量。实际数据实验充分表明了本算法的有效性。; 关键词多目标跟踪算法数据聚类数据融合雷达网数据处理传感器; Keywords target tracking data clustering data fusion; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理] TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于特征的多目标跟踪算法被引量：4: 5; 作者付晓薇方康玲李曦; 机构武汉科技大学信息学院上海交通大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第35期72-74,共3页; 文摘论文提出了一种基于特征的多目标跟踪算法。根据目标在相邻帧间运动具有连续性,并且包围窗口、灰度变化不大的特点,该算法改进了一种代价函数。在跟踪的匹配过程中,启动了卡尔曼滤波,预测目标匹配搜索区域。同时,使用目标链记录了目标最新的运动状态和特征值,保证了运动跟踪的连续性。; 关键词动态图像多目标跟踪算法目标链卡尔曼滤波图像处理; Keywords dynamic image,tracking,object-chain,Kalman filter; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法被引量：1: 6; 作者王建平赵高丽胡孟杰陈伟; 机构河南科技学院信息工程学院武汉理工大学信息工程学院; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期92-99,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(31371525) 河南省教育厅科学技术研究重点资助项目(14A520067) +3 种基金 2014年度河南科技学院教育教学改革研究重点资助项目(2014PUZD08); 文摘多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点MN的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。; 关键词多目标跟踪算法无线传感器网络马氏距离扩展的卡尔曼滤波器概率密度函数跟踪簇; Keywords multi-target tracking algorithm wireless sensor networks Markov distance extended kalmanfilter （EKF） probability density function （PDF） tracking cluster; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于自动驾驶车辆的融合注意力机制多目标跟踪算法被引量：2: 7; 作者张平迟志诚陈一凡惠飞; 机构长安大学汽车学院长安大学信息工程学院; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期516-521,共6页; 基金国家自然科学基金联合基金(U1864204)。; 文摘为提高自动驾驶车辆的跟踪准确性,建立了一种融合注意力机制的多目标跟踪算法。基于YOLOv3神经网络并融合注意力机制,增强了目标外观特征提取网络的性能。用该多目标检测算法,提取目标或背景的具有辨别性的特征。用长短时记忆(LSTM)网络,提取物体的运动特征。用该跟踪算法对目标轨迹进行动态建模。借助追踪目标的相似度数值和数据匹配关联,完成了多目标的跟踪任务。在多目标跟踪数据集MOT16上进行了实验。结果表明:与YOLOv3相比,考虑注意力机制的多目标检测算法的成功率提高了1.9%;该算法的准确度53.9%,精确度79.0%;因而,本算法实现了对目标的稳定跟踪。; 关键词自动驾驶车辆多目标跟踪算法深度神经网络注意力机制; Keywords autonomous-vehicles multiple-object tracking algorithm deep neural networks attention mechanism; 分类号 U461.99 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊自组织神经网络的多目标跟踪算法被引量：3: 8; 作者林岚邱晓红; 机构江西师范大学计算机信息工程学院; 出处《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第1期26-30,共5页; 文摘分析了多目标跟踪问题的数据关联算法复杂性,研究了基于模糊C均值聚类算法的模糊自组织神经网络的特性及其在多目标跟踪中的应用,提出了将FKCN算法、自组织神经网络与数据关联、滤波相结合的跟踪算法.仿真结果表明本算法能在多目标环境下取得较好的跟踪效果.; 关键词自组织神经网络多目标跟踪算法算法复杂性仿真结果模糊C均值聚类数据关联滤波相结合; Keywords data association neural network fuzzy C-mean multiple targets tracking kalman filter; 分类号 N945 [自然科学总论—系统科学] TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法被引量：4: 9; 作者李士民郭立朱嘉; 机构中国科学技术大学电子科学和技术系; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期84-87,共4页; 基金安徽省自然科学基金资助课题 ( 0 0 0 430 4); 文摘在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ,有效地克服了其计算量大的缺点。实验表明 ,在相同的多目标跟踪仿真环境下 ,自适应Viterbi算法可以有效提高计算速度。; 关键词多传感器多目标快速跟踪算法卡尔曼滤波隐马尔可夫模型; Keywords Multisensor Multitarget Viterbi algorithm Hidden Markov model(HMM); 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向复杂海洋环境的多类别多目标跟踪算法	陈思旭欧阳华周鑫磊秦小龙王俊升	《海军工程大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	两站无源定位系统中的多目标跟踪算法研究	修建娟何友王国宏修建华	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	33	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于EKF的毫米波雷达多目标跟踪算法研究	邱成王浩刘凤江白冬杰云峰李舒悦赵川	《现代电子技术》	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于聚类融合的多目标跟踪算法	徐毓李锋金以慧	《传感器技术》 CSCD 北大核心	2002	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于特征的多目标跟踪算法	付晓薇方康玲李曦	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法	王建平赵高丽胡孟杰陈伟	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	用于自动驾驶车辆的融合注意力机制多目标跟踪算法	张平迟志诚陈一凡惠飞	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于模糊自组织神经网络的多目标跟踪算法	林岚邱晓红	《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2005	3	在线阅读下载PDF 职称材料
9	一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法	李士民郭立朱嘉	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2002	4	在线阅读下载PDF 职称材料