针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目...针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的初步数据关联,分析了公共量测对目标跟踪的影响,并引入了公共量测影响系数来修正关联概率,最后使用卡尔曼滤波算法对目标的状态估计进行预测,从而更新各个目标的状态。仿真结果表明,所提算法有效解决了在密集杂波环境中JPDA算法组合爆炸问题,极大缩短计算时间,提高了算法的实时性。展开更多
针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,本文仅利用目标运动特征,提出了一种基于联合概率数据关联(joint probabilistic data association,JPDA)的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法.首先采用murty算法求JPD...针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,本文仅利用目标运动特征,提出了一种基于联合概率数据关联(joint probabilistic data association,JPDA)的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法.首先采用murty算法求JPDA的最优K个联合事件,大大降低了计算复杂度;然后根据JPDA的关联概率讨论目标的运动情况,分析在多目标新出现、遮挡、消失、分离(前景检测存在目标碎片)等复杂情况下当前帧量测与跟踪目标的数据关联问题,获取复杂运动的多目标跟踪轨迹.在多个监控视频上的实验结果表明,该方法能大大提高跟踪性能,实现复杂情况下的视频多目标快速跟踪.展开更多
文摘针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的初步数据关联,分析了公共量测对目标跟踪的影响,并引入了公共量测影响系数来修正关联概率,最后使用卡尔曼滤波算法对目标的状态估计进行预测,从而更新各个目标的状态。仿真结果表明,所提算法有效解决了在密集杂波环境中JPDA算法组合爆炸问题,极大缩短计算时间,提高了算法的实时性。
文摘针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,本文仅利用目标运动特征,提出了一种基于联合概率数据关联(joint probabilistic data association,JPDA)的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法.首先采用murty算法求JPDA的最优K个联合事件,大大降低了计算复杂度;然后根据JPDA的关联概率讨论目标的运动情况,分析在多目标新出现、遮挡、消失、分离(前景检测存在目标碎片)等复杂情况下当前帧量测与跟踪目标的数据关联问题,获取复杂运动的多目标跟踪轨迹.在多个监控视频上的实验结果表明,该方法能大大提高跟踪性能,实现复杂情况下的视频多目标快速跟踪.
