多目标跟踪方法及研究进展1
基于深度学习的多目标追踪技术研究
基于深度学习的多目标追踪技术研究近年来，基于深度学习的多目标追踪技术在计算机视觉领域内有着广泛的应用。
随着研究的深入，深度学习技术不断成熟，多目标追踪技术也在不断进步。
一、多目标追踪的意义多目标追踪是指在视频流中实时追踪多个目标并标识其位置、速度和方向等信息的技术。
在实际应用中，多目标追踪技术可以用于安防监控、智慧城市交通管理、自动驾驶等多个领域。
例如，在城市交通管理方面，多目标追踪技术可以用于交通流量分析、道路拥堵监测等问题的解决，从而提升城市交通的效率和安全性。
二、深度学习在多目标追踪中的应用由于深度学习技术的不断发展，其在多目标追踪领域内的应用也得到了快速发展。
深度学习多目标追踪技术主要分为两种：基于检测的方法和基于跟踪的方法。
1、基于检测的方法基于检测的多目标追踪方法首先对视频流中的每一帧进行目标检测，然后将得到的检测结果进行关联，从而得到多目标追踪结果。
基于检测的方法最大的优点是准确率高，但是速度较慢。
目前，常用的基于检测的方法主要有两种：Faster R-CNN和YOLOv3。
Faster R-CNN是一种经典的目标检测网络，其结合了RPN和Fast R-CNN，使得网络既可以检测目标位置，又可以进行分类。
YOLOv3则是一种单阶段的目标检测网络，其可以实现快速检测并识别目标，速度较快，但准确率略低。
2、基于跟踪的方法基于跟踪的多目标追踪方法是利用前一帧追踪得到的目标信息进行目标预测，然后在当前帧中进行目标识别和追踪。
基于跟踪的方法速度较快，但在目标遮挡等情况下易出现跟踪丢失的问题。
在基于跟踪的方法中，常用的算法有KCF、DCF、SORT等。
其中，KCF是一种基于核函数的滤波器，采用一些小型的卷积核实现对目标的跟踪，可以实现较快的速度。
DCF则是一种基于傅里叶变换的滤波器，能够实现目标跟踪的高速和准确。
SORT是一种强在线的多目标跟踪器，可以实现对多个目标的在线排序和跟踪。
三、未来发展趋势未来，多目标追踪技术将越来越成熟，应用领域也将更加广泛。
现代制导技术中的多目标跟踪方法
现代制导技术中的多目标跟踪方法在当今复杂多变的作战环境中，精确打击多个目标的能力成为了现代制导技术发展的关键。
多目标跟踪作为其中的重要组成部分，为实现高效、准确的打击提供了有力的支持。
多目标跟踪的基本概念，简单来说，就是在同一时间内对多个目标的运动状态进行持续监测和预测。
这可不是一件容易的事儿，因为在实际情况中，目标的数量可能是不确定的，它们的运动轨迹可能会相互交叉、干扰，而且目标的特征也可能会发生变化，比如速度、方向的突然改变，或者被其他物体遮挡。
为了应对这些挑战，研究人员提出了各种各样的多目标跟踪方法。
其中，基于数据关联的方法是比较常见的一种。
这种方法的核心思想是将传感器获取到的测量数据与已有的目标轨迹进行匹配。
比如说，雷达检测到了多个目标的位置信息，我们需要判断这些信息分别属于哪个已知的目标。
这就需要通过一些复杂的算法来计算测量数据与目标轨迹之间的相似度，从而做出准确的关联。
还有基于滤波的方法，像卡尔曼滤波及其各种改进版本。
卡尔曼滤波能够根据目标的历史运动状态来预测其未来的位置和速度。
通过不断更新测量数据和预测结果，能够更准确地跟踪目标的运动。
另外，基于随机有限集的方法也逐渐受到关注。
这种方法把多个目标看作一个整体的随机有限集，通过对集合的状态进行估计和更新来实现多目标跟踪。
在实际应用中，多目标跟踪面临着诸多难题。
首先是目标的密集分布。
当多个目标在一个较小的区域内出现时，测量数据之间的混淆会大大增加，导致数据关联的难度加大。
其次是目标的机动性。
如果目标的运动速度和方向变化频繁且剧烈，传统的滤波方法可能就无法准确预测其未来状态。
再者是环境的干扰。
比如恶劣的天气条件、复杂的地形地貌或者电子干扰等，都可能影响传感器的测量精度，从而给多目标跟踪带来困难。
为了克服这些难题，研究人员不断探索新的技术和方法。
例如，利用多传感器融合技术，将来自不同类型传感器（如雷达、光学传感器、红外传感器等）的数据进行综合处理，提高目标检测和跟踪的可靠性。
多目标跟踪方法及研究进展1
多目标跟踪方法及研究进展1多目标跟踪方法及研究进展1多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在准确地追踪场景中的多个目标，并对它们进行跟踪和预测。
随着技术的进步，多目标跟踪在许多实际应用领域中得到了广泛的应用，如视频监控、自动驾驶等。
本文将介绍多目标跟踪的一些基本概念和常用方法，并对该领域的研究进展进行综述。
多目标跟踪的任务是从视频序列中提取目标的轨迹信息，一般包括目标的位置、速度、运动轨迹等。
多目标跟踪方法可以分为两个阶段：检测和关联。
检测阶段主要是使用目标检测算法，如基于深度学习的目标检测模型，对图像或视频序列中的目标进行检测和定位。
关联阶段则是对目标进行跟踪和关联，通常需要考虑目标的运动模型、目标之间的相似性以及信息传递等因素。
目前，多目标跟踪领域的研究进展主要集中在以下几个方面：1. 目标检测模型的发展：目标检测是多目标跟踪的基础环节，目标检测模型的性能直接影响到多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些模型利用深度神经网络对图像进行特征提取，并通过回归和分类的方式实现目标的检测和定位。
2.运动模型的建模：运动模型是多目标跟踪中的关键问题，其目的是对目标的运动轨迹进行建模和预测。
传统方法中常用的运动模型有卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。
近年来，一些基于深度学习的方法也被应用于运动模型的建模，如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
3.目标关联的方法：目标关联是多目标跟踪的核心问题，其主要任务是将目标在不同帧之间进行匹配和关联。
常用的关联方法包括匈牙利算法、卡方分布、卡尔曼滤波器和相关滤波器等。
近年来，一些基于深度学习的方法也被应用于目标关联中，如深度关联网络。
4.多目标跟踪框架的研究：为了提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性，一些研究者提出了一些新的多目标跟踪框架，如多特征融合、在线学习和端到端学习等。
多目标跟踪算法及实现研究
多目标跟踪算法及实现研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪算法已成为该领域的研究热点之一。
多目标跟踪旨在从视频序列中识别并持续跟踪多个目标对象，是许多实际应用如智能监控、人机交互、自动驾驶等不可或缺的关键技术。
本文旨在深入研究和探讨多目标跟踪算法的原理、发展现状以及实际应用。
With the rapid development of computer vision technology, multi-objective tracking algorithms have become one of the research hotspots in this field. Multi object tracking aims to identify and continuously track multiple target objects from video sequences, and is an indispensable key technology in many practical applications such as intelligent monitoring, human-computer interaction, and autonomous driving. This article aims to conduct in-depth research and exploration on the principles, current development status, and practical applications of multi-objective tracking algorithms.本文将对多目标跟踪算法的基本框架和关键技术进行概述，包括目标检测、数据关联、轨迹预测等核心组件。
文章将重点介绍当前主流的多目标跟踪算法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们的优缺点和适用场景。
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。
本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。
本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。
作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。
本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。
本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。
DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。
本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。
本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。
通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。
本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。
本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。
二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究雷达信号处理是一门重要的技术，其应用范围广泛，可以用于目标识别、导航、探测和跟踪等领域。
而多目标跟踪算法则是其中的一个热点研究领域。
本文将从多目标跟踪算法的定义、算法种类、应用以及研究进展等多个方面进行论述。
一、多目标跟踪算法的定义多目标跟踪算法是指利用雷达信号处理技术对多个目标进行跟踪、定位、预测和识别的算法。
多目标跟踪算法的研究主要涉及到多个目标的特征提取、多个目标的数据关联和多个目标的运动轨迹预测等关键问题。
二、多目标跟踪算法的种类现在多目标跟踪算法的研究方向越来越多，聚类跟踪算法、批处理跟踪算法、传统滤波跟踪算法、无滤波跟踪算法、模型预测跟踪算法等多种算法已经被提出。
其中，聚类跟踪算法和批处理跟踪算法是较为常用的算法。
聚类跟踪算法是指在雷达扫描范围内针对所有目标的特征信息进行空间聚类，并确定目标数目。
这种算法将时间和空间信息相结合，能够获得非常准确的结果，但是难以实现实时性。
而批处理跟踪算法则是通过信息提取、特征关联、轨迹预测等步骤来实现目标跟踪。
该算法主要通过运用卡尔曼滤波和粒子滤波的方法，来对目标进行跟踪和预测，以期提高目标跟踪的精度和实时性。
三、多目标跟踪算法的应用多目标跟踪算法广泛应用于军事领域、航空航天、交通管制、环境监测、自动驾驶等众多领域。
例如军事领域中，雷达系统需要对附近的各类目标进行跟踪，通过多目标跟踪算法，能够快速确定目标位置、类型等重要信息，并对敌方目标进行监测。
在航空航天领域，多目标跟踪算法能够将飞行器上的雷达数据进行有效处理，实现对众多空中目标的探测和追踪。
在交通管制中，多目标跟踪算法则可以用于市场调研和广告投放等领域，以及城市交通流量的监测与分析等方面。
四、多目标跟踪算法的研究进展近年来，多目标跟踪算法的研究进展非常迅速。
基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法，以及基于数据驱动的深度学习算法已经成为该领域的研究热点。
卡尔曼滤波理论在多目标跟踪算法研究中应用广泛，同时，基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法的精度和速度也得到了精细化的提升。
计算机视觉技术中的多目标跟踪算法研究及应用
计算机视觉技术中的多目标跟踪算法研究及应用随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪算法在实际应用中的重要性越来越受到人们的关注。
多目标跟踪算法是利用计算机对视频流数据进行处理，通过对视频中的目标进行检测和跟踪，从而识别出目标的位置、大小、运动轨迹等关键信息。
一、多目标跟踪算法的研究现状目前，多目标跟踪算法可以分为两种类型：基于自适应模型和基于深度学习模型。
基于自适应模型的算法往往需要手动调整跟踪算法的参数，而基于深度学习模型的算法则可以通过机器学习技术自适应地学习目标轨迹的变化规律。
对于同一组测试数据，基于深度学习模型的算法往往具有更好的跟踪效果。
针对多目标跟踪算法的研究，人工智能领域全球顶尖的学术机构和科技公司都在争相发力。
例如，Facebook AI Research团队发布了一种称为“DeepSORT”的跟踪算法，可以同时跟踪多个目标，并对分组目标进行快速实时跟踪；Google研究院的团队也推出了一种名为“MDP-Net”的深度学习模型算法，可以有效地跟踪多个不同目标。
二、多目标跟踪算法的应用场景除了在计算机视觉技术领域广泛应用之外，多目标跟踪算法还被广泛应用于各种实际场景中。
例如，交通监控系统可以利用多目标跟踪算法对车辆、行人等交通物体进行跟踪，检测交通违规行为；医学领域可以利用多目标跟踪算法对医学影像进行图像分析，检测疾病的发展和变化情况，提高医学诊断精度。
另外，多目标跟踪算法还可以应用于智能家居领域，例如智能家居中的安防系统可以通过多目标跟踪算法实现对进出家门的人员进行跟踪和识别，从而提高房屋的安全性；还可以用于营销分析领域，通过对顾客的行为数据进行跟踪和分析，从而实现个性化推荐和增加消费者的满意度。
三、多目标跟踪算法的未来展望未来，随着计算机视觉技术的不断改进和智能化水平的提高，多目标跟踪算法在各个领域的应用也将得到进一步拓展。
在智能制造领域中，通过对生产过程中产品的跟踪和检测，可以大幅提升制造效率和质量；在自动驾驶领域中，多目标跟踪算法的应用可以有效地提高自动驾驶汽车的运行安全性。
多目标跟踪方法及研究进展1
国外研究现状
代表性的人物：Yaakov Bar-Shalom及其弟子：University of Connecticut（康涅狄格）Electrical & Computer Engineering， /ece/ece_facu_bar-shalom.htm Marcelo G. S. Bruno http://www.ele.ita.br/~bruno/
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 0⎥ ⎦
⎡0 1 0⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢0 0 1 ⎥ Ω 3 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
⎡0 ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 1 Ω 4 ⎢ ⎢0 ⎣
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎦
⎡1 0 0 ⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 0 1 0 ⎥ Ω 5 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
x(k + 1) = F (k )x(k ) + v(k ) ⎧ H (k )x(k ) + w(k ) y (k ) = ⎨ 杂波 ⎩ 观测来自目标时 其它
滤波和预测
状 态 估 计
时 刻 状 态 估 计
状 态 协 方 差 估 计
k 时 刻 状 态 误 差
k
ˆ xk
协 方 差 Pk
状 态 预 测 协 方 差
β i (k )
几种修正PDAF原理图解
PDAF-BD 门限
PDAF 门限
服从泊 松分布
几种PDAF原理图解
仿真结果
标准PDAF的单目标跟踪
均方误差
联合概率数据关联滤波器（JPDA）
PDA能够对单个目标进行非常有效的跟踪，但对于目标密集 环境，容易产生误跟。对此，Bar-shalom等人对其进行了推 广，提出了一种多目标跟踪的数据关联算法，即联合概率数 据关联算法 两个基本假设 1、每一个观测有唯一的源，即任一个观测不源于某一目 标，则必源于杂波。 2、对于一个给定的目标，最多有一个观测以其为源。如果 一个目标有可能与多个观测匹配，则将取一个为真，其它为 假。 确认矩阵及其互联矩阵
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潘泉,于昕, 程咏梅, 张洪才,信息融合理论的基本 方法与进展,自动化学报, Vol.29,No.4 July, 2004
国内研究现状
国内对信息融合技术的研究起步较晚,80年代开始有人从事 多目标跟踪技术的研究,80年代末开始出现多传感器信息融 合技术研究的报导。90年代初,一些高校和研究所开始广泛 从事这一技术的研究,出现了一大批理论成果.现有一批多目 标跟踪系统和有初步综合能力的多传感器信息融合系统。 代表性的几本著作: 周宏仁、敬忠良等 <机动目标跟踪> 敬忠良 <神经网络跟踪理论及应用> 康耀红 <数据融合理论及其应用> 何友、王国宏等 <多传感器信息融合及应用>
⎡1 ˆ Ω (θ 6 ( k ) ) = ⎢ 0 ⎢ ⎢0 ⎣
0 1 0
0⎤ 0⎥ ⎥ ⎥ 1⎦
⎡1 ˆ Ω (θ 7 ( k ) ) = ⎢ 0 ⎢ ⎢1 ⎣
0 0 0
0⎤ 1⎥ ⎥ 0⎥ ⎦
⎡1 ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 1 Ω 8 ⎢ ⎢0 ⎣
0 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎦
仿真结果
JPDAF的改进
现在有大批关于JPDAF的改进算法，如： CJPDA SJPDA, NNJPDA ……
多假设跟踪（MHT）
它是一种最大后验概率估计器。主要过程包 括：假设生成、假设估计、假设管理（删 除、合并、聚类等）。 优点：效果较好 缺点：过多依赖于目标和杂波的先验知识， 且计算量大 有兴趣可以阅读Blackman 的文章。
动机
在多目标跟踪技术飞速发展及大量方法不 断涌现的同时，及时对多目标跟踪方法的归 类就显得尤为重要。这样不仅可以避免方法 研究的重复性，还可以使初学者们更多地了 解各种多目标跟踪方法的优缺点，促进多目 标跟踪技术的发展。
国外研究现状
多目标跟踪的基本概念是由Wax在1955年首先提出的.然而直到70年代初 期, 由于雷达、声纳、导航、航空和交通管制等航天领域的应用需要， 多目标跟踪理论才真正引起人们的注意 。 从1987年起,美国三军每年召开一次信息融合学术会议,并通过SPIE传感 器融合专集、IEEE Trans. On AES .AC发表论文及一些最新的进展。 1998年,成立了国际信息融合学会(ISIF:International society of information fusion),总部设在美国,每年召开一次信息融合国际学术大 会 /
=
ˆ H φ x
滤
k
波
增
益
' k +1
P→P
S
− k +
K
k +1
= Pk + 1 / k H
新
息
更新状态协方差
v k +1 = Z
k +1
− Z% k + 1 / k
Pk +1 = [ I − K k +1H k +1 ] Pk +1/ k
更 新 状 态 估 计
ˆ ˆ x k +1 = x k +1 / k + K
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 0⎥ ⎦
⎡0 1 0⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢0 0 1 ⎥ Ω 3 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
⎡0 ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 1 Ω 4 ⎢ ⎢0 ⎣
1 0 0
0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎦
⎡1 0 0 ⎤ ˆ (θ ( k ) ) = ⎢ 0 1 0 ⎥ Ω 5 ⎢ ⎥ ⎢1 0 0 ⎥ ⎣ ⎦
多目标跟踪原理示意图
核心
跟踪起始与终结
跟踪维持
观测数据
数据 关联
机动判决
滤波和预测
多目标的状态
Kalman 滤 波
跟踪门规则
多目标跟踪原理示意图
多目标跟踪问题描述
在许多应用中，目标跟踪系统可被认为是一个线性的、离散 的、高斯马尔可夫系统，状态方程和观测方程可写为
x(k + 1) = F (k )x(k ) + v(k ) y (k ) = H (k )x(k ) + w(k )
k +1
v k +1
目标运动模型
目标运动模型的研究是多目标跟踪技术研究的一个重要内容。 常用的目标运动模型：微分多项式模型、CV与CA(常速与常加 速)模型、时间相关模型、半马尔可夫模型、Noval统计模型、 以及机动目标”当前”统计模型等等； 现在对于目标运动模型新方法的研究已经很少见，L.X.R.对现 有的目标运动模型进行了深入的归纳和总结,指出了各模型的 优缺点及它们的一些具体应用; 目标模型都是在单目标情况下提出来的
跟踪门技术
跟踪门是跟踪空间中的一块子空间,其大小由接 收正确回波的概率来确定。跟踪门的形成既是限制 不可能决策数目的关键环节,又是维持跟踪或保证目 标轨迹更新的先决条件。 现在主要的跟踪门方法有 矩形跟踪门、椭球跟踪门、扇形跟踪门等。
多目标跟踪中的经典方法
定义：在实时的多目标跟踪过程中,同一个目标在多个传感器 上建立的量测必定因其物理来源相同而具有某种相似特征;与 此同时,也必定因为杂波的干扰和传感器自身性能的不稳定而 导致这些量测数据所建立的特征不完全相同.数据关联的目的 就是利用这种测量的相似特征,来判定不完全相同的量测数据 是否来源于同一个目标. 最近邻方法 在1971年由Singer等人提出来的，它是将在统计意义上与跟 踪目标预测位置最近的观测对目标进行更新滤波 。如果在 该方法中考虑信噪比SNR就是最强邻滤波，可用来解决关联 的模糊性。这类方法简单易行，但没有考虑其它观测影响， 只适用用于稀疏目标环境的目标跟踪，对于密集目标环境容 易产生错误关联，跟踪性能不高。
状 态 预 测
Pk + 1 / k = φ Pk φ ' + G k Q G
k
'
k
ˆ x
k + 1 / k
=Байду номын сангаас
ˆ φ x
新 息 协 方 差
S k + 1 = H Pk + 1 / k H
T
+ R
k → +∞
预 测 观 测 值
α − β 滤波
k+1时 刻 的 观 测 值 Z
k +1
Z%
k + 1 / k
“一篇文章引起的系列学术探讨”
多目标跟踪方法及研究进展:上
报告人：李良群 2006.4.19
目录
写作动机 多目标跟踪的研究现状 多目标跟踪的基本理论 多目标跟踪中的经典方法介绍
动机
多目标跟踪方法好的全面的综述文章，在现有文献中并不多 见。国内刊物上，做了一些工作。在国际刊物上，自1978年 Bar-Shalom在IEEE Transactions on Automatic Control发表一 篇多目标跟踪方法综述以来，综述性文章就很少见。综合介绍 多目标跟踪理论的基本都是以书的形式，但是这样由于各种方 法被描述的太专业化，使得读者不能轻易理解 受G.W. Pulford文章的启发 能够发一篇质量较高的综述性学术论文
多目标跟踪的基本理论
所谓多目标跟踪，就是为了维持对多个目标当前状态的估计而对所接收 到的量测信息进行处理的过程。 目标模型不确定性 是指目标在未知的时间段内可能作己知的或未知的机动。一般情况下， 目标的非机动方式及目标发生机动时的不同的机动形式都可以通过不同 的数学模型来加以描述。在进行目标跟踪过程中，采用不正确的目标运 动模型会导致跟踪系统跟踪性能的严重下降。因而在目标跟踪过程中， 运动模型采用的正确与否对目标的跟踪性能是至关重要的。 观测不确定性 是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是 由杂波、虚警和相邻的目标所引起的，也可能是由被跟踪目标的对抗系 统所主动发出来的虚假信息。这种不确定性在本质上显然是离散的，给 目标跟踪问题提出了极大的挑战，相应地也就产生了数据关联的问题。
两个目标点迹-航迹关联图
全邻滤波方法 最近邻方法
2
1
概率数据关联滤波器（PDA）
基本假设： 1、杂波环境中，目标已经存在，并且航迹已经形成 2、假量测在跟踪门中服从均匀分布 3、正确量测服从正态分布 4、在每一个采样周期至多有一个真实量测，这个事件 生的概率为 Pd
发
单个目标一步跟踪图解
概率数据关联滤波器
确认矩阵及可行互联事件的形成
2
目 标 2跟 踪 门
目标T 0 1
2
<1>
目 标 1跟 踪 门
1 1 0 1⎫ ⎪ Ω = ⎡ω jt ⎤ = 1 1 1 2 ⎬ j ⎣ ⎦ 1 0 1 3⎪ ⎭
确认矩阵拆分获得互联矩阵
拆分原则
1、在确认矩阵的每一行，选出一个且仅选出一个1，作为互联 矩阵在该行唯一非零的元素（即满足每一个观测有唯一的 源） 。 2、在可行矩阵中，除第一列外，每列最多只能有一个非零元 素（即每一个目标最多有一个观测以其为源） 。
β i (k )
几种修正PDAF原理图解
PDAF-BD 门限
PDAF 门限
服从泊 松分布
几种PDAF原理图解
仿真结果
标准PDAF的单目标跟踪
均方误差
联合概率数据关联滤波器（JPDA）
PDA能够对单个目标进行非常有效的跟踪，但对于目标密集 环境，容易产生误跟。对此，Bar-shalom等人对其进行了推 广，提出了一种多目标跟踪的数据关联算法，即联合概率数 据关联算法 两个基本假设 1、每一个观测有唯一的源，即任一个观测不源于某一目 标，则必源于杂波。 2、对于一个给定的目标，最多有一个观测以其为源。如果 一个目标有可能与多个观测匹配，则将取一个为真，其它为 假。 确认矩阵及其互联矩阵