多目标跟踪-JPDAF, MHT 和RFS Multitarget tracking (MTT) 多目标跟踪一直是一个热点话题,这个问题已经都50年了,但是一直得不到一个很好的解决,在图像跟踪上,大家可能比较熟悉相关滤波,我们今天从另一个角度去思考这个问题,多目标跟踪是单目标的复杂形式,但是问题就变成了如何将多目标问题映射到单目标空间。同时还要...
与之对应的是另一种算法，联合概率数据关联算法（JPDA），这种传统跟踪算法的基本思想是对每个检测目标赋予与跟踪路径之间的关联概率，关联概率高的将检测结果和跟踪路径相匹配。 这种算法在噪声高的环境下比较实用。但是也有速度瓶颈。
多假设跟踪 (MHT) 是一种延迟决策逻辑,其中,只要存在观察到跟踪冲突的情况,就会形成替代数据关联假设,如图 6.2 和 6.3 所示。然后,不像在 JPDA 方法中那样组合这些假设,而是在预期后续数据将解决不确定性的情况下传播这些假设。完整的 MHT 方法实际上是先前开发的方法的正式实现,例如 [4, 5, 51] 中介绍的方法。
The problem of multiple-target tracking in the presence of extraneous measurements (i.e., clutter, thermal false alarms and other targets) and no reports (missed target detections) using the MHT (Multiple Hypothesis Tracking) or the JPDA (Joint Probabilistic Data Association) has received a lot ...
MHT is a multiple target tracking algorithm in dense environment. While conventional tracking filters such JPDA(Joint Probabilistic Data Association) have only the function of the track maintenance, MHT(Multiple Hypothesis Tracking) has the function of the track initiation, the track maintenance, and ...
复杂条件下MHT方法的滤波器选择
多假mhtmat算法实验室代码多重假设追踪 该存储库包含用于多假设跟踪算法的完整实例的 matlab 代码。 代码修改自 多假设跟踪是一种常用的多目标跟踪算法,用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法,如JPDA(联合概率数据关联)和GNN(门控最近邻域)。 纸张可在 。
MHT算法在航迹关联中的应用
多假mhtmat算法实验室代码多重假设追踪 该存储库包含用于多假设跟踪算法的完整实例的 matlab 代码。 代码修改自 多假设跟踪是一种常用的多目标跟踪算法,用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法,如JPDA(联合概率数据关联)和GNN(门控最近邻域)。 纸张可在 。
本发明公开了一种基于MHT算法的多雷达传感器多目标跟踪方法,该方法将多传感器量测转化为单传感器量测,同时对每一时刻的假设依照概率进行假设删减,并综合考虑了航迹起始与航迹消亡的逻辑,延迟航迹的起始与消亡。本发明实现了对多雷达传感器的多目标检测算法的优化,大大