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摘 要:本发明公开了一种基于高斯混合概率假设密度的紧邻多目标跟踪方法,包括如下步骤:增加标签和历史状态矩阵为辅助参数构建目标的新标准描述集;初始化目标概率假设密度、目标标签集及目标历史状态矩阵集;根据新生目标和存活目标的概率假设密度、标签集、历史状态矩阵集计算目标预测概率假设密度、目标预测标签集、目标预测历史状态矩阵集;基于量测集计算目标后验概率假设密度、目标后验标签集和目标后验历史状态矩阵集,重分配目标后验概率假设密度中各高斯分量的权值;变换目标的高斯分量集及参数集,约简变换后的高斯分量集;估计目标的状态和数目;若跟踪单一时刻则跟踪结束;若跟踪若干时刻则迭代所有时刻。本发明有良好的跟踪性能和鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010332381.9 | 专利名称: | 基于高斯混合概率假设密度的紧邻多目标跟踪方法 |
申请日: | 2020-04-24 | 申请/专利权人 | 商丘师范学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省商丘市梁园区平原中路55号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/16搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111488552B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |