文档介绍：该【杂波环境下的机动多目标跟踪方法研究的综述报告 】是由【niuwk】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【杂波环境下的机动多目标跟踪方法研究的综述报告 】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。杂波环境下的机动多目标跟踪方法研究的综述报告随着计算机视觉领域的深入发展,机动多目标跟踪成为了一个具有挑战性的问题。在大多数实际环境中,目标通常会被噪声,遮挡,光照变化和背景变化等因素所影响,这就为机器视觉中多目标跟踪带来了极大的挑战。尤其是在杂波干扰环境中,为了达到良好的跟踪效果,需要使用专门的算法。本文将在此基础上对现有的机动多目标跟踪方法进行综述,以探讨其优缺点。一般来说,机动目标跟踪可以通过以下几个步骤来完成:目标检测,目标匹配和状态估计。这些步骤都非常关键,但是在杂波干扰下,由于检测和匹配过程中存在许多的误报和漏报,因此在状态估计中损失更多的跟踪信息。为了克服这些问题,现有的研究手段主要着眼于以下两个方面:,这种方法通常使用目标在不同帧中的外观信息来进行目标跟踪。这类方法通常使用物体的形状、纹理等细节信息来描述目标,然后利用相关滤波器等算法进行跟踪。此类算法的优点是可以处理遮挡和目标外观变化,但是使用单一信息会导致跟踪不稳定以及易受噪声和杂波的影响。同时,这类算法只能用于单一目标跟踪,不适用于多目标跟踪。,这种方法通常依赖于目标之间的关系、运动轨迹等信息来进行跟踪。这类方法需要预测目标的运动轨迹,然后利用轨迹信息进行跟踪。此类算法的优点是可以跟踪多个目标,适应不同的场景,但是需要模型预测,对遮挡情况容忍度低,跟踪效果不理想。结合上述两种方法,现代跟踪算法在进行机动目标跟踪时,往往采用多模型跟踪(MultipleModelTracking,MMT),Kalman滤波器或扩展Kalman滤波器等算法进行状态预测和更新。在MOT(多目标跟踪)算法中,它们通常采取数据关联技术或者两阶段方法。路径数据关联方法倾向于产生一个全局目标最优化的聚类,而两阶段方法则将目标检测与目标跟踪分离,这两种方法都有自身的优势和劣势,具体选择取决于应用场景。此外,研究者们还经常考虑利用深度学****中目标检测和特征提取优点,结合传统的跟踪算法来更好地完成机动目标跟踪任务。综上所述,随着计算机视觉领域的不断发展,机动多目标跟踪方法的研究也在不断的深入。尽管在杂波干扰环境下,机动目标跟踪面临许多挑战,但是通过多模型跟踪、Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器等方法进行状态估计,有效地增强了跟踪的鲁棒性和准确性。此外,通过结合深度学****技术,我们可以有效地利用目标检测和特征提取的优势,促进机动多目标跟踪的技术不断的发展和进步,进一步提高其应用的精度和实用性。