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基于CPHD滤波的多目标跟踪方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 课题研究的背景和意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 目标跟踪的研究现状第11-12页
        1.3.2 CPHD 滤波的研究现状第12-14页
        1.3.3 国内外研究现状分析第14页
    1.4 本文的研究内容和组织结构第14-17页
        1.4.1 主要研究内容第14-15页
        1.4.2 本文组织结构第15-17页
第2章 基于 QSTCPHD 滤波的多目标跟踪第17-32页
    2.1 基于随机有限集的多目标跟踪建模第17-20页
    2.2 CPHD 滤波第20-22页
    2.3 CPHD 滤波状态估计第22页
    2.4 QSTCPHD 滤波第22-25页
        2.4.1 对应函数第23页
        2.4.2 STPHD 滤波向 QSTCPHD 滤波的推广第23-25页
    2.5 QSTCPHD 滤波的粒子滤波实现第25-27页
    2.6 仿真实验与结果分析第27-31页
        2.6.1 场景设置第27-28页
        2.6.2 结果分析第28-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第3章 基于直觉模糊集聚类的航迹关联与融合第32-54页
    3.1 直觉模糊集第32-33页
    3.2 直觉模糊集聚类第33-41页
        3.2.1 直觉模糊集关联系数第34-39页
        3.2.2 直觉模糊集关联矩阵第39-41页
    3.3 基于直觉模糊集聚类的航迹关联第41-47页
        3.3.1 状态集表示转化第42页
        3.3.2 状态集到直觉模糊集的转化第42-45页
        3.3.3 航迹关联第45-47页
    3.4 航迹融合第47-48页
    3.5 仿真实验与结果分析第48-53页
        3.5.1 场景设置第48页
        3.5.2 仿真结果及分析第48-53页
    3.6 本章小结第53-54页
第4章 基于 QSTCPHD 滤波的多目标连续跟踪第54-68页
    4.1 连续跟踪问题模型第54-55页
    4.2 基于粒子 QSTCPHD 滤波的连续跟踪第55-62页
        4.2.1 基于粒子标签的状态关联第56-58页
        4.2.2 状态预测关联第58-59页
        4.2.3 多目标连续跟踪算法实现第59-62页
    4.3 仿真实验与结果分析第62-67页
        4.3.1 实验场景设置第62页
        4.3.2 仿真结果与分析第62-67页
    4.4 本章小结第67-68页
结论第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第73-75页
致谢第75页

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