【摘 要】
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为了实现3D目标位置跟踪,提出了一种基于概率假设密度(PHD)滤波的跟踪方案。方案由2个阶段构成:单视图跟踪阶段和多摄像机融合阶段。单视图跟踪阶段,在时刻k每个摄像机上得到颜色观测值,采用高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波器估计出2D目标位置;多摄像机融合阶段,将得到的目标的2D估计值集合作为数据融合阶段的观测值,并通过GMPHD滤波器估计出目标的3D位置,从而避免观测值与目标状态之间的数据关
【机 构】
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江苏电子信息职业学院计算机与通信学院,大连海洋大学应用技术学院
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究资助项目(19KLJB510002)。
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为了实现3D目标位置跟踪,提出了一种基于概率假设密度(PHD)滤波的跟踪方案。方案由2个阶段构成:单视图跟踪阶段和多摄像机融合阶段。单视图跟踪阶段,在时刻k每个摄像机上得到颜色观测值,采用高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波器估计出2D目标位置;多摄像机融合阶段,将得到的目标的2D估计值集合作为数据融合阶段的观测值,并通过GMPHD滤波器估计出目标的3D位置,从而避免观测值与目标状态之间的数据关联。仿真实验结果表明,提出的跟踪方案不但能够可靠地跟踪3D目标位置,而且能够解决在每个摄像机处目标的遮挡问题。
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