在多目标跟踪的数据关联过程 中 ,如果没有量测落跟踪门内 ,则用目标状态的一次预测更新航迹 ;如果只有单个量测落在被跟踪目标的跟踪门内 , 则此量测被直接用于轨迹更新 ;如果多于一个以上的量测落在被跟踪目标的跟踪门内 , 或一个量测同时落入多个目标的跟踪门内 , 则需...
多目标跟踪数据关联问题可以转化为有权二分图最小权匹配问题,跟踪过程中的航迹序列和量测序列可以分别看作是上面这个有权二分图中的顶点集合U和V,边的权重可以看作是航迹和量测间通过某种方式计算得到的匹配距离(例如欧式距离),这个匹配距离我们称之为代价(Cost),所有的匹配距离构成了代价矩阵(Cost Matrix),我们需...
一、关联模型 ( RelationMondel ) 1.数据查询 ① HAS_ONE 查询 创建两张数据表评论表和文章表: tpk_comment , tpk_article 。评论和文章的对应关系为,一条评论 id 对应一篇文章,为 ONE_TO_ONE 关系 ( 一对一 )。评论表的结构为: 其中aid 字段与文章表的 id 字段对应。打开自定义模型 ArticleModel,让模...
51CTO博客已为您找到关于多目标跟踪之数据关联 算法gif的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及多目标跟踪之数据关联 算法gif问答内容。更多多目标跟踪之数据关联 算法gif相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
目的:缓解多目标跟踪算法中实时性的问题,以及在跟踪过程中的跟踪困难问题。 贡献:(1)针对目前已有算法存在的实时性问题,在YOLOv3和Deep-SORT算法的基础上,使用了轻量级网络代替原来的网络结构,对检测器的模型进行压缩。(2)提出一种分层数据关联的方法,采用目标的外观特征、运动特征以及尺度特征对目标进行关联,使用匈牙...
数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是:为了进行帧与帧之间多个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一帧与当前帧的(行人)ID的匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典的即为匈牙利匹配算法和KM算法,接下来详细介绍这两种算法。
经典的数据关联算法包括最近邻域算法、概率数据关联算法(PDA)、联合概率数据关联算法(JPDA)等。 其中PDA、JPDA都是首先对当前时刻不同的确认测量来自目标的正确概率进行计算,然后利用这些概率进行加权以获得目标的状态估计,其不同之处在于JPDA主要针对密集目标环境,需要考虑多条航迹对同一量测有竞争的情况下互联概率的计算...
其中,数据关联(Data Association)是目标跟踪中最具挑战的任务之一。对于单目标跟踪而言,数据关联要解决的是传感器量测能否与跟踪目标关联上;对于多目标跟踪而言,数据关联要解决的是哪个传感器量测能与哪个跟踪目标关联上,意即,跟踪目标与传感器量测的一一对应关系。目前,数据关联已发展出多种理论与算法,包括但不限于[...
联合概率数据关联(JPDA)是一种有效的多目标跟踪(MTT)解决方案,它能够有效地从视频流中识别并跟踪一系列的目标对象,尤其是一系列的大量目标对象。 JPDA的基本思想是根据检测结果将目标分割成一系列独立的子集,并利用统计模型为每个子集生成概率关联矩阵。为了进行联合优化,可以使用独立子集联合概率数据关联(IS-JPDA)方法...
下面我们来学习不同的目标跟踪算法: 1. 最近邻NN 最近邻数据关联算法的优点是运算量小,易于硬件的实现,但是只能适用于稀疏目标和杂波环境的目标跟踪系统。当在目标或者杂波密度较大时,很容易出现误跟和漏跟现象,同时算法跟踪性能不高。 关联矩阵较大时,二维分配问题可Munkre算法或Burgeois算法求解,求解具多项式复杂...