基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

肜丽,谌昌强

西南师范大学学报(自然科学版)

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
	姓名不能为空！
邮箱
	邮箱不能为空！非法的邮箱地址。
手机号码
	电话不能为空！请输入有效手机号!
标题
	标题不能为空！
留言内容
	内容不能为空！
验证码
	验证码不能为空！验证码错误！

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

肜丽,谌昌强. 基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2013, 38(9).

引用本文:

肜丽,谌昌强. 基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2013, 38(9).

On Multi-Target Tracking Data Association Base on ABC Algorithm[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2013, 38(9).

Citation:

On Multi-Target Tracking Data Association Base on ABC Algorithm[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2013, 38(9).

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

肜丽,谌昌强

信阳农业高等专科学校计算机科学系,河南信阳,464000

On Multi-Target Tracking Data Association Base on ABC Algorithm

摘要: 为快速实现多目标跟踪的数据关联,将人工蜂群算法(ABC)与多目标跟踪数据关联相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联.本文以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型,详细阐述了人工蜂群算法的基本原理,工作流程.利用人工蜂群算法寻找多目标数据关联优化组合模型的最优解,人工蜂群算法在离散空间的启发式机制实现搜索目标的量测与最佳数据关联.仿真表明,该算法与经典的JPDA算法以及基于元启发式的蚁群算法的数据关联算法进行比较,提高目标关联准确性和跟踪精度.
- 数据关联,多目标跟踪,人工蜂群算法,跟踪精度
- data association，multi-target tracking，artificial bee colony algorithm，tracking accuracy .

计量

文章访问数: 165
HTML全文浏览数: 44
PDF下载数: 0
施引文献: 0

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

肜丽,谌昌强

信阳农业高等专科学校计算机科学系,河南信阳,464000

关键词:

数据关联,多目标跟踪,人工蜂群算法,跟踪精度

摘要: 为快速实现多目标跟踪的数据关联,将人工蜂群算法(ABC)与多目标跟踪数据关联相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联.本文以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型,详细阐述了人工蜂群算法的基本原理,工作流程.利用人工蜂群算法寻找多目标数据关联优化组合模型的最优解,人工蜂群算法在离散空间的启发式机制实现搜索目标的量测与最佳数据关联.仿真表明,该算法与经典的JPDA算法以及基于元启发式的蚁群算法的数据关联算法进行比较,提高目标关联准确性和跟踪精度.