图1所示为多目标跟踪系统框架图,各传感器输出目标探测Detections经数据处理作为输入,Assignment组件根据Gating组件中判断的门限范围内的Detections与Tracks进行目标关联;Track Maintenance组件对Tracks进行新增/更新/删除管理;Filtering组件通过测量值进行更新得到当前时刻Tracks的状态估计,并进行下一时刻的预测。...
粒子滤波点目标跟踪python 粒子滤波算法目标跟踪 从概念上讲,一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。在本项目中,状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下,非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值,或称为粒...
多目标跟踪精度(Multiple Object Tracking Accuracy, MOTA):综合考虑了漏检率、误检率和ID切换率对跟踪精度的影响。 多目标跟踪精确度(Multiple Object Tracking Precision, MOTP):表示预测的3D边界框与真实的3D边界框之间的重叠比例或中心点距离的平均值。 跟踪长度(Track Length, TL):表示每个目标被成功跟踪的帧数。
除一次运行外,所有“错过的目标组件”均为零。这种类型的事件是由传感器多次未命中目标引起的。 五、总结 在此示例中,学习了如何配置和初始化 GM-PHD 跟踪器,以跟踪给定误报率的点目标。还学习了如何使用 GOSPA 指标及其相关组件评估跟踪器的性能。此外,学习了如何在不同的误报设置下运行场景的多个实现,以鉴定跟...
研究者把检测器和用点表示的先前踪片（tracklet）置于两个连续帧上。训练检测器，使其输出当前帧目标中心和前一帧目标中心的偏移向量。研究者将这个偏移向量视为中心点的属性，而这只需要一点额外的计算代价。仅基于前一帧检测到的中心点和预计偏移之间的距离来满足关联目标物体的需求，这是一种贪心匹配。该跟踪器...
1 点云目标跟踪的输入输出 主要有两个输入: 目标模版点云(target template):比如一辆汽车模型的点云,需要在search area中定位到与该模版点云相似的汽车的位置。 搜索区域点云(search area):被搜索的点云。 一个输出: target template点云在search area点云中的3D box信息。
针对点目标和扩展目标同时存在的特殊情况,提出基于随机集的点目标和扩展目标联合跟踪算法:该算法探索基于随机有限集的扩展目标滤波器对于点目标跟踪的不足,并尝试通过放宽约束条件的方式对其进行改进。仿真结果表明,在点目标和扩展目标同时存在的情况...文档格式:PDF | 页数:4 | 浏览次数:83 | 上传日期:2017-12-22...
1.1 跟踪模块 在下图所示的雷达处理算法框架中,跟踪算法处于定位层(Localization)。跟踪器(Tracker)需要接收目标检测层(Detection)的输入,然后将定位信息提供给分类层(Classification)。 图1 雷达处理算法框架 借助高分辨率的毫米波雷达传感器,目标检测层(Detection)能够检测出实际物理目标的多反射点,并生成一组相应的测量...
几何特征点的选择是几何目标跟踪的第一步,常见的几何特征点有角点、边缘、线段等。角点是图像中的明显角点,通常表现为图像灰度变化较强的点。角点具有很好的鲁棒性,但在复杂背景下易产生误检。边缘是图像中的明显边缘,通常表现为图像灰度变化较大的区域。边缘能够提供更多的信息,但容易受到噪声干扰。线段是图像中的明...
摘要 本发明涉及一种视频卫星的点目标跟踪方法。本发明引入朴素贝叶斯分类器的思想,不依赖目标的任何先验概率,在运动平滑性约束下,利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度,并根据独立假设的贝叶斯定理,建立简化的分类器条件概率修正模型,通过该模型估计目标的后验概率,从而实现目标跟踪。同时,采用卡尔曼滤波辅助、优化...