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题名基于自适应卡尔曼滤波的多目标跟踪算法
被引量：10
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作者
王广玉
窦磊
窦杰
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机构
瞬态物理国家重点实验室(南京理工大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期271-275,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60904085)。
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文摘
在视频的多目标跟踪任务中,卡尔曼滤波器性能受硬件噪声以及光线等环境噪声干扰较大,导致滤波性能下降甚至发散,严重影响目标跟踪精度。针对这一问题,在检测端不变的情况下,对跟踪算法中的卡尔曼滤波器进行改进。首先,通过实时监测跟踪过程中滤波器观测值和估计值的动态变化,提取新息或残差;然后,利用新息协方差对观测噪声统计特性进行自适应估计,进而调整卡尔曼滤波增益;并通过数值仿真表明所提方法能有效降低噪声,获得更好跟踪效果。最后,基于YOLOv3算法检测结果进行实验验证,结果表明在多目标跟踪(MOT16)数据集上,相较于传统卡尔曼滤波设计,所提自适应卡尔曼滤波在多目标跟踪任务中的精度、标号(ID)相关指标(IDF1,IDP)等指标均有所提升。
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关键词
多目标跟踪
YOLOv3算法
自适应卡尔曼滤波
新息
噪声协方差
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Keywords
multiple object tracking
YOLOv3 algorithm
adaptive Kalman filter
innovation
nosie covariance
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分类号
TP391.14
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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