项目名称: 基于最大期望算法的多传感器多目标跟踪研究

项目编号: No.60904097

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 李振华

作者单位: 山东大学

项目金额: 17万元

中文摘要: 本课题拟针对采用集中式信息融合的多传感器多目标跟踪系统提出基于最大期望算法的联合数据配准、关联和融合算法,以及针对采用分布式信息融合的多传感器多目标跟踪系统提出基于最大期望算法的联合航迹配准、关联和融合算法。传统上人们一般将数据配准、数据关联和数据融合三者分开研究,或者是将航迹配准、航迹关联和航迹融合三者分开研究,但实际上它们是相互影响的:数据配准需要正确关联了的多传感器数据而存在配准误差的多传感器数据又会增加错误关联的概率,它们都会对数据融合的性能产生影响;同样航迹配准需要正确关联了的局部航迹而存在配准误差的局部航迹又会增加错误关联的概率,它们都会对航迹融合的性能产生影响。本课题将它们作为一个整体研究从而解决传统上将它们分开研究和工程实现的弊端,因考虑了它们之间的相互联系和相互影响,我们能大大提高多传感器多目标跟踪的精度,从而可提高军事和民用领域对目标监视和跟踪的能力。

中文关键词: 目标跟踪;信息融合;最大期望算法;;

英文摘要:

英文关键词: target tracking;information fusion;expectation maximization;;

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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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