基于高斯距离匹配的海面多目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN115775261A

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211457200.0

    申请日:2022-11-21

    Abstract: 一种基于高斯距离匹配的海面多目标跟踪方法及系统,采用目标检测器获得视频中每一帧的预检测结果,使用卡尔曼滤波对预检测结果形成的轨迹进行先验估计后,依次①使用IoU距离关联轨迹和高分检测框、②使用IoU距离关联步骤①剩余轨迹和低分检测框以及③使用高斯距离关联步骤②剩余轨迹和步骤①剩余高分检测框,综合三次关联结果后使用以观测为中心的卡尔曼滤波执行后验估计得到当前帧的轨迹,实现多目标跟踪。本发明针对真实海面场景和目标特性,采用TBD范式且仅通过运动信息来关联目标,通过配备高斯距离级联匹配、以观测为中心的卡尔曼滤波模块,从而设计能够适应海面低帧率、观测平台晃动、目标非线性运动等挑战的多目标跟踪器。

    基于自适应波门与模糊Hough变换的多目标航迹起始方法

    公开(公告)号:CN116718193A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310723729.0

    申请日:2023-06-19

    Inventor: 肖刚 曾柳 何仰光

    Abstract: 一种基于自适应波门与模糊Hough变换的多目标航迹起始方法,通过卡尔曼滤波外推的自适应逻辑法过滤探测系统量测的杂波后,采用Hough变换法将过滤后得到的候选航迹以Hough变换投影至参数空间,再基于模糊理论进行参数空间投票后,通过阈值筛选得到最终起始航迹。本发明结合逻辑法和Hough变换的优势,能够显著减少同一探测周期内的无效累积,并在极少的起始拍数内迅速起始多目标航迹,极大降低虚假航迹的多目标航迹起始。

    基于深度强化学习的海空多目标多传感器调度方法

    公开(公告)号:CN118940629A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411007173.6

    申请日:2024-07-25

    Inventor: 肖刚 何仰光 曾柳

    Abstract: 一种基于深度强化学习的海空多目标多传感器调度方法,在离线训练阶段,通过特征提取构建环境特征状态sk,根据深度Q网络(DQN)训练并获得关于该状态的所有Q值后,使用ε‑贪心策略选择分配动作ak;环境根据分配动作ak给出有效性评估奖励rk和下一个观察值,即状态sk+1;在测试阶段,采用训练后的深度Q网络进行同样的环境特征状态构建过程,最终输出为最优的传感器‑目标调度动作,使Q‑factor最大化。本发明通过经验驱动的自主学习框架与环境交互训练生成调度策略,能够在保证平台安全的前提下提高传感器探测效能。

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