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基于马尔可夫蒙特卡洛算法的多目标车辆跟踪方法
| 专利名称： | 基于马尔可夫蒙特卡洛算法的多目标车辆跟踪方法 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)算法的多目标车辆跟踪方法，该方法采用了MCMC方法对跟踪过程进行建模，建立多种预选状态，再利用基于Metropolis-Hastings抽样的模拟退火算法对预选状态进行遍历，选取具有最大连接概率的预选状态为最优解。本方法首次给出转移等效的限制，同时对数据关联中的参数通过实验数据回归拟合进行估计，从而得到最大后验概率意义下的最优车辆运动轨迹，实现了车辆的跟踪，解决了多目标车辆经常出现的遮挡分裂问题，具有跟踪精度高，实时性好的优点。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 广东;44 |
| 申请人： | 华南理工大学 |
| 发明人： | 戚其丰;刘洋;樊利娜 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2011-01-14T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201110007538.1 |
| 公开号： | CN102073853A |
| 代理机构： | 广州新诺专利商标事务所有限公司 44100 |
| 代理人： | 华辉 |
| 分类号： | G06K9/00(2006.01)I |
| 申请人地址： | 510450 广东省广州市天河区五山路381号 |
| 主权项： | 一种基于马尔可夫蒙特卡洛算法的多目标车辆跟踪方法，包含以下步骤：(1)图像采集；(2)图像色彩空间变换；(3)目标分割；(4)目标跟踪；其特征在于：所述目标跟踪中，采用了马尔可夫蒙特卡洛算法(MCMC)对跟踪过程进行建模，建立多种预选状态，再利用模拟退火算法对预选状态进行遍历，选取具有最大连接概率的预选状态为最优解。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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