公开(公告)号：CN118708985B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202410856855.8

申请日：2024-06-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 周荻 ,  丁昌文 ,  李思远 ,  邹昕光

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F17/18 ,  G06F16/29

Abstract: 一种基于标签匹配的分布式多源LMB多目标跟踪方法，它属于多目标跟踪和多传感器信息融合技术领域。本发明的目的是为解决在传感器检测概率低时，现有目标跟踪方法的跟踪精度低且计算复杂度高的问题。本发明的#imgabs0#个传感器节点采用标签多伯努利滤波器对多目标进行跟踪，得到本地的LMB多目标后验概率密度；利用传感器网络中的通信链路来传递LMB多目标后验概率密度；各传感器节点将本地LMB多目标后验概率密度与参考传感器节点的LMB多目标后验概率密度进行标签匹配，得到各传感器节点与参考传感器节点标签匹配结果；根据标签匹配结果进行算术均值融合，得到融合结果，对融合结果进行状态提取后获得目标状态。本发明方法可以应用于多目标跟踪。

公开(公告)号：CN118708985A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410856855.8

申请日：2024-06-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 周荻 ,  丁昌文 ,  李思远 ,  邹昕光

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F17/18 ,  G06F16/29

Abstract: 一种基于标签匹配的分布式多源LMB多目标跟踪方法，它属于多目标跟踪和多传感器信息融合技术领域。本发明的目的是为解决在传感器检测概率低时，现有目标跟踪方法的跟踪精度低且计算复杂度高的问题。本发明的#imgabs0#个传感器节点采用标签多伯努利滤波器对多目标进行跟踪，得到本地的LMB多目标后验概率密度；利用传感器网络中的通信链路来传递LMB多目标后验概率密度；各传感器节点将本地LMB多目标后验概率密度与参考传感器节点的LMB多目标后验概率密度进行标签匹配，得到各传感器节点与参考传感器节点标签匹配结果；根据标签匹配结果进行算术均值融合，得到融合结果，对融合结果进行状态提取后获得目标状态。本发明方法可以应用于多目标跟踪。