1 / 2
文档名称:

机动目标融合跟踪算法研究的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

机动目标融合跟踪算法研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

机动目标融合跟踪算法研究的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【机动目标融合跟踪算法研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【机动目标融合跟踪算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。机动目标融合跟踪算法研究的中期报告一、研究背景随着目标跟踪技术的不断发展,人们对于目标跟踪的要求也在不断提高。传统的目标跟踪算法往往只能适用于静态或相对静态的场景,难以应对机动目标的跟踪任务。由此,机动目标融合跟踪算法成为了目前研究热点之一。近年来,机动目标融合跟踪算法逐渐成熟,已经发展出了多种方法,如基于多目标跟踪器的融合、基于图像序列的融合、基于深度学****的融合等。但是,在实际应用中,这些算法仍存在许多问题,如鲁棒性不足、消耗资源过多、鲁棒性不足等。因此,本文将深入研究机动目标融合跟踪算法,试图解决以上问题,提高机动目标跟踪的准确性和可靠性。二、,将其融合到现有的跟踪框架中。该跟踪器将综合考虑目标的运动特征、形态特征及外观特征等方面,以获得更加准确的目标跟踪结果。。本文将尝试利用深度学****技术提取目标外观特征,并将其与传统的特征提取方法相结合,以提高跟踪准确性。,以确定最适合机动目标跟踪的融合方法。其中,将着重研究基于卡尔曼滤波器的融合和基于粒子滤波器的融合,以及两者的比较。。实验设置将考虑动态场景下机动目标跟踪的实际情况,并使用公开数据集进行测试。同时,本文将对算法的鲁棒性、资源消耗等方面进行评估。三、预期成果本文预期可以设计出一种适用于机动目标跟踪的融合跟踪算法,该算法将在精度、鲁棒性和资源消耗等方面优于当前传统机动目标跟踪算法。同时,本文所提出的特征提取和目标融合策略也将为相关研究提供有价值的思路。