MHT算法的工作原理是，首先使用某些方法来检测图像中的目标，然后使用一些算法来跟踪检测到的目标。MHT算法...
MHT算法是多假设多目标跟踪算法，这种方法简单来说就是把所有出现的目标都进行跟踪假设，连续跟踪几帧之后，有些假设就站不住脚了，被“剪枝”掉。留下来的就是真实的目标跟踪。显然，这种方法理想情况下表现不错，但是当目标数量很大时，计算量将呈指数倍上升。与之对应的是另一种算法，联合概率数据关...
SB/MHT算法对MHT算法改良后,计算量显著降低,其流程如图1所示。SB/MHT算法先构造目标轨迹,然后依照目标轨迹处在不同状态的概率来构造不同的假设,随着探测时刻的推移,SB/MHT能够取得并处置愈来愈多的潜目标数据,因此能够删除不太可能的假设,而只保留一个最接近真实情形的假设.决定哪个假设是最后需要的,直接方式确实是...
MHT 1.1MHT 多假设跟踪算法(MHT)是一种在数据关联发生冲突时,形成多种假设以 延迟做决定的逻辑。与PDA合并多种假设的做法不同,MHT算法把多个假设继 续传递,让后续的观测数据解决这种不确定性。举个例子,PDA对所有假设以 对应的概率进行加权平均,然后再对航迹进行更新。因此,如果有10个假设, ...
两种改进的m-最优多假设跟踪(MHT)算法
MHT算法 python import numpyasnpclassHMM:def__init__(self,Ann,Bnm,pi1n):self.A=np.array(Ann)# 状态转移概率 NxNself.B=np.array(Bnm)# 观测概率矩阵 NxMself.pi=np.array(pi1n)# 初始状态概率向量,1xNself.N=self.A.shape[0]#第一维长度,N种状态self.M=self.B.shape[1]#第二维长度,M种...
彭冬亮,史英杰( 杭州电子科技大学信息与控制研究所,杭州310018)摘要:针对多假设跟踪( M H T) 算法在跟踪多目标时出现的关联矩阵随目标及量测数急剧增长的情况,从降低聚矩阵行、列向量维数角度,提出了两种改进的ITI一最优M H T关联算法。仿真结果表明,所提出的改进方法不仅大大减少了由高维聚矩阵拆分所引起的庞大...
MHT算法在航迹关联中的应用
该方法采用卡尔曼滤波算法 实现跟踪轨迹假设,采用LAP算法实现数据关联,将预测和视频采集测量值结合得到最优跟踪轨迹.实验表 明,该方法在实践中达到了较好的效果. 关键词:卡尔曼滤波;多假设跟踪;线形分配;多物体跟踪 中图分类号:TP391,4l 文献标识码:A MultipleTargetTrackingBasedonMHT SHA0Jie (SchoolofComputer...
MHT算法及其在条件接收系统中的应用