一种高效的有标号/无标号随机有限集多目标跟踪算法
信号处理
2022-04-20 v2
摘要
我们提出了一种高效的基于随机有限集(RFS)的多目标跟踪算法，其中目标状态由有标号多伯努利(LMB) RFS与泊松RFS的组合建模。该算法中计算代价较低的泊松部分用于跟踪存在可能性较小的潜在目标。仅当表征目标存在可信度的量超过某一阈值时，才创建一个新的有标号伯努利分量，并由更精确但计算量更大的LMB部分对该目标进行跟踪。反之，若对应存在概率低于另一阈值，则有标号伯努利分量被转回泊松RFS。与现有基于多伯努利和泊松RFS的混合算法不同，所提方法有助于保持航迹连续性并实现降低复杂度的特性。仿真结果表明，相对于其他性能相当的基于RFS的算法，本方法大幅降低了复杂度。
引用
@article{arxiv.2109.05337,
title = {An Efficient Labeled/Unlabeled Random Finite Set Algorithm for Multiobject Tracking},
author = {Thomas Kropfreiter and Florian Meyer and Franz Hlawatsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05337},
year = {2022}
}
备注
18 pages