未知噪声下的变分贝叶斯强跟踪PHD多目标跟踪方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种未知噪声下的变分贝叶斯强跟踪PHD多目标跟踪方法，引入强跟踪原理，通过衰减因子来进一步修正状态估计协方差矩阵来增强卡尔曼滤波中新息或者说观测的作用，修正过程噪声的不精确对状态协方差的影响；利用逆威沙尔特分布和高斯乘积联合分布近似联合后验分布，采用VB近似技术推导鲁棒PHD滤波迭代，通过最小化KL散度来逼近后验概率密度；进而可有效地提高跟踪精度和计算时间效率。
基本信息
专利标题 ：
未知噪声下的变分贝叶斯强跟踪PHD多目标跟踪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519728A
申请号 ：
CN202210098227.9
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
付春玲杨琳琳白可杨诗博孙辰辰谢保林
申请人 ：
河南大学
申请人地址 ：
河南省开封市明伦街85号
代理机构 ：
郑州联科专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘建芳
优先权 ：
CN202210098227.9
主分类号 ：
G06T7/277
IPC分类号 ：
G06T7/277 G06N7/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/277
包括统计学的方法，例如使用卡尔曼滤波器
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/277
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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