刚才也提到过了JPDA的穷举法在算法实现层面难度较大,因此为了方便部署,可以使用阉割版本的JPDA,具体来说就是将共享的测量通过其释然函数的比例来缩放其原有的likelihood,然后再在新的cost matrix上套用PDA算法,在一定程度上也考虑到了测量的共享性问题,我们称之为modified-PDA,实现步骤如下所示:...
JPDA(联合概率数据关联)算法是一种广泛使用的多目标数据关联算法,它考虑了目标状态的不确定性和测量噪声,可以有效地解决复杂场景下的数据关联问题。 2. 问题描述 给定两个匀速运动目标的点迹测量值和航迹信息,需要使用 JPDA 算法实现点迹与航迹的关联,并计算关联后的均方根误差(RMSE)。 3. JPDA 算法原理 JPDA 算...
JPDA:需根据交叉区域(interfere)targets的密度计算每个candidate measurement的概率密度 应用 JPDA算法计算measurements与 T 个targets&clutter的联合关联概率。从target的角度看,不同于PDA假设false measurement仅源自clutter,JPDA会认为false measurement源自random clutter或other targets(discrete interfering sources)两种情况。因...
对其改进的算法有camshift算法,此方法可以适应运动目标的大小形状的改变,具有较好的跟踪效果,但当背景色和目标颜色接近时,容易使目标的区域变大,最终有可能导致目标跟踪丢失。 2) 基于Kalman滤波的目标跟踪,该方法是认为物体的运动模型服从高斯模型,来对目标的运动状态进行预测,然后通过与观察模型进行对比,根据误差来更新...
感兴趣目标的一组连续帧称为tracklet。在检测和跟踪目标时,首先使用不同的算法对轨迹进行识别。然后把它们联系在一起,建立一个轨迹。轨迹关联显然是一个具有挑战性的任务在 MOT 问题。一些论文特别关注这个问题。不同的论文采取了不同的方法。如下表所示。
目标预测是jpda算法的第一步,它通过使用目标运动模型和上一时刻目标状态信息,预测当前时刻每个目标的位置和速度。常用的目标运动模型包括常速度模型和匀加速度模型等。预测的结果将作为后续数据关联的基础。 二、数据关联 数据关联是jpda算法的关键步骤,它用于将预测的目标与观测数据进行关联,确定哪些观测数据与哪个目标相...
jpda算法的主要步骤 JPDA算法是一种常用的软件测试算法,主要用于检测软件中的缺陷和错误。该算法主要包括以下几个步骤: 第一步:设置(Job Setup) 在开始测试之前,需要先设置测试环境,包括创建测试用例、准备测试数据、设置软件运行环境等。这一步是测试成功的关键,需要确保测试环境与实际运行环境一致,以保证测试结果的...
JPDA算法的创新在于其计算每个测量与多个目标与杂波的联合关联概率。不同于PDA假设错误测量仅来自杂波，JPDA明确考虑了错误测量源自随机杂波或其它目标（离散干扰源）两种情况，这使得其在目标空间密度较大的应用场景中表现更佳。JPDA算法的关键在于其概率计算模型的构建，其中确认矩阵起到了核心作用。此矩阵...
4.7 联合概率数据关联(JPDA)算法.ppt,JPDA 4.7 联合概率数据关联(JPDA)算法 由于PDA算法没有能够准确考虑处在多个目标关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,因此其跟踪性能在回波密集时不太理想。JPDA算法被公认为解决密集回波下多目标数据关联的最有效算法之一
在粒子滤波算法的基础上,基于联合概率数据关联算法,研究了非线性非高斯情形下的多目标跟踪问题,给出了相应的跟踪算法。仿真结果表明,基于数值积分粒子滤波的JPDA多目标跟踪算法,对于解决非线性非高斯情况下的多目标跟踪问题是有效可行的。 参考文献 [1] 康耀红.数据融合理论与应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,1997...