作者:张晗,李森,白傑 单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版:《传感器与微系统》2020年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGQJ2020050360 DOC编号:DOCCGQJ2020050369 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于随机有限集的多目标跟踪算法综述》PDF+DOC2016年第03期 吴卫华,江晶,冯讯,刘重阳,秦星 《一种交叉多目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第02期 廖小云,高嵩,陈超波 《面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法》PDF+DOC2017年第08期 周治利,薛安克,申屠晗,彭冬亮 《基于多传感器融合的运动目标跟踪算法》PDF+DOC 张庆,夏天,范轶飞,刘涛 《红外数据辅助的GM-PHD滤波工程优化算法》PDF+DOC2019年第03期 张腾,邢孟道,曹晨,张靖 《基于随机有限集的多目标跟踪算法综述》PDF+DOC2019年第03期 董青,胡建旺,吉兵 《GM-PHD雷达密集多目标跟踪应用研究》PDF+DOC2019年第08期 张强,于俊朋,谢苏道 《基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第11期 张俊根,姬红兵,蔡绍晓 《纯方位被动多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第05期 李彬彬,冯新喜,李鸿艳,宁宣杰 《一种基于无线视觉传感器网络的分布式多目标跟踪滤波算法》PDF+DOC2014年第10期 涂蓝
  • 针对复杂交通场景下单传感器跟踪性能不佳以及目标检测概率未知问题,提出了一种基于相机雷达融合的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)多目标跟踪改进算法。通过预关联将目标集合划分为相机雷达量测匹配目标、仅相机量测匹配目标、仅雷达量测匹配目标以及无匹配目标,并采用不同的置信度对目标状态进行更新,综合雷达的径向距离以及相机的方位角对目标进行更准确的定位估计。将相机量测作为先验条件,简化优化高斯分量剪枝合并过程。仿真实验表明:所提算法能够有效提高目标跟踪精度和鲁棒性。

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