基于广义标记多伯努利滤波器的多目标跟踪合并/分裂算法
信号处理
2021-08-10 v3 图像与视频处理
摘要
被称为 delta-广义标记多伯努利（dGLMB）滤波器的标记随机有限集滤波器一类，将滤波密度表示为一组加权假设，每个假设由一组标记航迹组成，而每个航迹又是一个航迹标记与航迹运动学密度的配对。在用一批量测量更新后，每个假设产生许多子假设，因此对于任何实际应用都必须进行截断。有限计算预算可能导致丢弃航迹的退化。为缓解此问题，我们采用一种新颖的合并/分裂算法实现因子化滤波密度。合并在文献中早已确立；我们的分裂算法通过一种高效且有效的边缘化方案实现，该方案通过用于更新其的运动学密度所对应的测量 ID（在滑动窗口内）进行索引。这使我们能在给定容差下确定何时可近似认为独立性成立，从而自适应地选择跟踪的“分辨率”，从单一因子（dGLMB）到全单例因子（标记多伯努利，LMB），以及两者之间的任意状态。
引用
@article{arxiv.1908.01743,
title = {A Merge/Split Algorithm for Multitarget Tracking Using Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filters},
author = {Lingji Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01743},
year = {2021}
}