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GM-PHD滤波器的多目标跟踪
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2018-03-07
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在多目标跟踪过程中，遮挡和漏检容易引起目标标签错乱和丢失，造成跟踪失败。针对该问题，提出一种基于混合高斯一概率假设密度（ GM-PHD）滤波器的改进跟踪方法。使用背景差分检测获得二值图像映射和测量集，以外观为基础的探测器检测目标外观，将背景差分获得的测量集与外观检测器获得的测量集进行融合，利用改进的GM-PHD滤波器保持目标跟踪轨迹，并处理目标跟踪中的一些不确定性因素。实验结果表明，与GM-PHD方法、颜色外观方法和SMC-PHD方法相比，该方法能获得较好的跟踪精度。
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