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摘 要:本发明提出一种基于高斯过程的概率数据关联滤波扩展目标跟踪方法。该方法首先提出了基于高斯过程的联合跟踪门,以选择各个时刻测量中的有效测量,总结各个有效测量来源的情况,获得关于测量来源的相关事件。第二,以相关事件,当前时刻的有效测量和近似足够统计为条件,基于卡尔曼滤波,获得相关事件对应的目标状态估计。第三,基于贝叶斯概率理论,以所有时刻的有效测量为条件,求得相关事件的权重。最后,结合总体概率公式,将所有相关事件的条件估计与相对应的权重加以总结,获得融合的状态估计和协方差估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810320130.1 | 专利名称: | 基于高斯过程的概率数据关联滤波扩展目标跟踪方法 |
申请日: | 2018-04-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/277搜分类 滤波搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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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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 |