提出了一种用于空间配准和多目标跟踪(MTT)的扩展产品多传感器基数化概率假设密度(PM-CPHD)滤波器。
目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的,而无需数据关联
蒙特卡罗(MC)仿真结果表明,所提出的方法(i)的性能优于(i),尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好;
(ii)优于多传感器联合概率数据关联(MSJPDA)过滤器,该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。
2024/5/27 14:43:17 128KB multi-sensor spatial registration; multi-target
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在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。
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可执行的基于数据关联的传统多目标跟踪算法,关联算法采用JPDA
2024/5/13 18:48:43 13KB JPDA
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NNDAPDAJPDAIMM数据关联算法matlab代码
2024/3/8 5:35:01 16KB PDA JPDA
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结合图像处理技术和概率数据关联(PDA)运动模型,我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点:(1)通过集成统计运动模型,可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
(2)由于采用了全局搜索的最佳模型参数,与依赖连续帧区分的其他方法相比,该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化(EM)算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
2023/8/17 17:44:48 1.47MB Object tracking; Motion model;
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联合概率数据关联雷达数据处理上面的例子程序确认矩阵拆分为互联矩阵子函数马上穿上来
2023/6/10 7:42:02 8KB jpda
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最基础最全面的昆仑通态MCGS教程,包括动画演示,循环策略,与PLC数据关联
2023/6/2 15:45:21 3.79MB MCGS 昆仑通态 人机界面
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数据关联的JPDA算法程序运行正常正文详尽
2021/9/10 13:33:31 5KB 数据关联 JPDA
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数据关联的JPDA算法程序运行正常正文详尽
2021/8/10 12:31:29 5KB 数据关联 JPDA
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最近做了一些多目标跟踪方向的调研,因此把调研的结果以图片加文字的方式展现出来,希望能帮助到入门这一领域的同学。
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪(MOT)的一些相关方向。
其中单目标跟踪(VOT/SOT)、目标检测(detection)、行人重识别(Re-ID)都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了,MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤:①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联
其中影响最大的部分在于检测,检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大
2016/9/1 23:18:22 1.18MB 多目标跟踪(MOT)入门
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡