顾及目标运动多信息特征的蚁群数据关联方法
针对多目标跟踪的数据关联问题，提出一种将目标运动信息多特征进行融合的蚁群数据关联方法。首先，根据数据关联的具体问题，重新定义了蚁群数据关联方法中路径与路径长度两个概念。其次，考虑目标运动过程中的多种信息特征，即距离信息、方向信息以及灰度信息，将这三种信息特征有机融合，共同作为数据关联标准实现多目标的蚁群数据关联。在多目标跟踪实验中，论文采用EKF滤波方法对目标运动状态进行估计。仿真实验对两个目标交叉运动的情况进行了跟踪估计。实验结果表明，考虑多信息特征后的基于蚁群数据关联的方法在计算量相当的情况下，能较未考虑方向信息以及灰度信息的蚁群数据关联方法获得更高的正确关联率，算法的综合性能优于现有的数据关联方法。
多目标跟踪 数据关联 目标运动信息 蚁群算法 正确关联率
康莉 谢维信 黄建军
深圳大学ATR国防科技重点实验室,深圳,518000
国内会议
北京
中文
1543-1546
2011-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）