分布式多传感器多目标跟踪方法综述

多传感器融合的目标跟踪技术研究随着科学技术的不断发展，传感器技术得到了不断的发展和应用，多传感器融合的技术也因此应运而生。

目标跟踪技术是多传感器融合技术的一部分，是指在多个传感器的数据信息基础上，对待跟踪的目标进行有效的跟踪处理。

本文将重点研究多传感器融合的目标跟踪技术。

一、多传感器融合的目标跟踪技术概述多传感器融合技术是指利用多个传感器获取一个系统内相关问题的数据信息，并将来自不同传感器的数据信息进行组合和处理，从而提高系统的整体性能。

目标跟踪技术是其中的一种，主要是利用多个传感器提供的数据信息，对一个目标进行连续的跟踪处理，以实现目标运动轨迹的控制和预测。

传统的目标跟踪技术主要利用单一传感器对目标进行跟踪，随着传感器技术的进步，例如雷达、红外、视觉等，多个传感器的联合应用成为目前研究的热点问题之一，多传感器融合的目标跟踪技术就是针对该问题提出的。

多传感器融合的目标跟踪技术主要包括以下三个方面：传感器数据融合、跟踪算法设计以及性能评估。

二、传感器数据融合传感器数据融合是多传感器融合技术中的一个关键环节。

数据融合需要对来自不同传感器的数据进行处理和组合，以实现目标跟踪的目的。

传感器数据融合主要包括以下三种技术：传感器选择、数据预处理和数据组合。

传感器选择是指根据目标特性、环境条件等因素，选择合适的传感器对目标进行跟踪。

例如，在追踪一架飞机时，可以选择红外传感器或者雷达传感器。

传感器选择的目标是提高目标跟踪的精度和效率。

数据预处理是指对来自不同传感器的数据进行初步加工处理。

数据预处理采用合适的算法对传感器获取的原始数据进行噪声去除、滤波、降维等操作，降低数据的复杂度，并提高数据的可用性。

数据预处理的目标是提高数据的质量和可靠性。

数据组合是指将处理好的多传感器数据进行整合和融合。

通常采用加权平均、区域匹配和神经网络等方法，以实现多个传感器数据的相互补充和协同作用。

数据组合的目标是提高目标跟踪的精确性和普适性。

分布式多传感器融合多目标跟踪方法
韩红;韩崇昭;朱洪艳;刘允才
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2004(16)8
【摘要】为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。

其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。

本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。

仿真实验结果说明了本文方法的有效性。

【总页数】4页(P1818-1821)
【关键词】分布式;目标跟踪;航迹关联;航迹融合
【作者】韩红;韩崇昭;朱洪艳;刘允才
【作者单位】上海交通大学自动化系;西安交通大学综合自动化研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.分布式水下多传感器多目标模糊跟踪融合方法 [J], 陈小惠;陈蓓玉;郑子扬
2.分布式多传感器多目标跟踪融合算法 [J], 陈小惠;万德钧;王庆
3.多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法 [J], 申屠晗;薛安克;周治利
4.分布式多目标跟踪中数据融合的一种新方法 [J], 赵海武;姚景尹;吴慧中
5.基于传感器融合的一种多目标车辆识别跟踪方法 [J], 罗国荣
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信号处理Journal of Signal Processing第36卷第8期2020年8月Vol. 36 No. 8Aug. 2020文章编号：1003-0530(2020)08-1212-15分布式传感器多目标跟踪改进算法徐悦杨金龙葛洪伟(江南大学人工智能与计算机学院，江苏无锡214122)摘要：利用分布式传感器网络进行目标跟踪，能够有效增加传感器的覆盖范围，提高对运动目标的检测和跟踪能力，但如何充分利用相邻传感器之间的信息进行有效的融合，仍然是一个难点问题。

本文在多伯努利滤波(Multl-Pernoulli , MB )框架下，提出了一种改进的分布式融合跟踪算法用于目标数未知且变化的多目标跟踪。

提出算法包含三种精度提升策略，即特征级融合反馈、决策级融合输出及交互反馈；其中，决策级融合输出策略可以提取更加准确的估计状态，特征级融合反馈策略可以降低错误融合结果对后续滤波过程的不良影响，交互反馈策略可以避免单传感器因漏检而导致的滤波失败。

实验结果表明，提出算法的跟踪精度明显要优于传统的基于广义协方差交集(Generiized Cowianco Inteoection ，GCI )的分布式融合算法以及粒子多伯努利跟踪算法，具有较好的跟踪性能。

关键词：分布式多传感器；多目标跟踪；广义协方差交叉；多伯努利滤波器中图分类号：TP391.4 文献标识码：A DOI ： 10.16798/j. issn. 1003-0530.2020.08.004引用格式：徐悦,杨金龙，葛洪伟.分布式传感器多目标跟踪改进算法[J ].信号处理，2020, 36 (8 )： 1212-226.DOI : 10.16798/j. issn. 1003-0530. 2020. 08. 004.Reference format : Xu Yue ，Yang Jinlong ，Ge Hongwei. An Improved Aiorithm of Distributed Multi-sensor Multi-taraetTracking [ J ]. Journal or Signal Processing ，2020，36(8) : 1212-1226. DOI : 10. 16798/j. issn. 1003-0530. 2020. 08. 004.An Improved Algorithm of Distributee Multi-seesoe Multi-target TrackingXu Yue Yang Jinlong Ge Hongwei(School of Artificial Intelligence and Computer Science ，Jiangnan University ，Wuxi ，Jiangsu 214122，China )Abstract : Distributed multi-sensor ( DMS) network can efectivelu increase the coverage of the sensors and inipove the a-bilith of detection and tracking for moving taraets. However ，the Generalized Covvrianco Intersection ( GCI) based fusionalaorithm is suffer from the problem that the tracking performance will be deteriorated under complex environment. In thispaper ，we proposed an improved distributed fusion alaorithm under the mulu-Pernoulli ( MB) filter framework for improvingiheiackongpeoomanceunde*compeexeneoonmeni.Fosi ， adecosoon-eeeeeousoon siaiegyosp*oposed ioexiacimoeac-cu aieesiomaioon siaies ， and ihen aoeaiu e-eeeeeousoon oeedback siaiegyosp*oposed io educeihenegaioeeonoeuencesoo iheonaccu aieousoon esueisoo*ihesubsequeniooeieongp oce s .Moeoee*， an onieacioeeoeedback siaiegyosp*oposed ioaeood ihemo s iackongooeach songeesenso*.Theexpeomeniae*esueisshowihaiihep oposed aegooihm hasabe i e*iack- ongaccu acyihan iheiadoioonaeGCI-based dosiobuied ousoon aegooihm and iheiadoioonaepa*ioceeooeie*MB ( PF-MB )iackongaegooihm ， woih agood mueio-ia*geiiackongaboeoiyon compeexeneoonmenis.Key wordt : distributed multi-sensor ； multi-taraet tracking ； generalized-covariancc intersection ； Mulu-Pernoulli filter引言法来实现，其存在计算量大的弊端。

无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技巧无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测和收集环境信息。

在WSN中，目标跟踪与定位是一项重要的任务，它可以应用于许多领域，如环境监测、智能交通、军事侦察等。

在WSN中，目标跟踪与定位的技巧可以分为两个方面：分布式目标跟踪与定位算法和节点部署策略。

首先，分布式目标跟踪与定位算法是实现目标跟踪与定位的关键。

传统的目标跟踪与定位算法通常是基于全局信息的，即所有节点都将数据发送给中心节点进行处理。

然而，这种方法会导致大量的能量消耗和网络拥塞。

因此，研究者们提出了一系列的分布式目标跟踪与定位算法，以减少能量消耗和提高网络的生命周期。

一种常见的分布式目标跟踪与定位算法是基于协作的方法。

在这种方法中，节点之间相互协作，共同完成目标的跟踪与定位任务。

节点通过交换信息和合作计算，实现目标的准确定位。

这种算法能够有效地减少能量消耗，并提高目标跟踪与定位的准确性。

另一种分布式目标跟踪与定位算法是基于分簇的方法。

在这种方法中，网络中的节点被分成若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责管理。

簇头节点负责收集和处理簇内节点的数据，并将结果传输给其他节点。

通过这种方式，可以减少网络中的通信量，降低能量消耗，并提高目标跟踪与定位的效率。

除了分布式目标跟踪与定位算法外，节点的部署策略也对目标跟踪与定位的效果有着重要的影响。

节点的部署位置决定了网络的覆盖范围和节点之间的通信距离。

合理的节点部署策略可以提高目标跟踪与定位的准确性和效率。

一种常见的节点部署策略是均匀分布。

在这种策略下，节点均匀地分布在感兴趣区域内，以实现全面的覆盖和通信。

然而，均匀分布的策略可能导致能量消耗不均衡和网络不稳定的问题。

因此，研究者们提出了一些改进的节点部署策略。

一种改进的节点部署策略是基于密度的方法。

在这种方法中，节点的密度根据环境的特点进行调整。

多目标追踪综述
说起多目标追踪，那可真是计算机视觉里头的一门大学问嘞。

简单讲，就是要让电脑能够在一堆乱糟糟的图像或者视频里头，把几个或者好多个我们关心的东西（比如人、车子这些）给盯紧了，一路跟到底，晓得它们时时刻刻都在哪儿，干啥子。

这活儿听起来简单，做起来可不容易。

你想嘛，图像里头的东西那么多，光线啊、角度啊、速度啊，哪个不变嘛？还有那些突然冒出来的障碍物，或者是目标自己突然变了个方向，这都不得不让电脑重新动动脑筋，调整下策略。

所以嘞，搞多目标追踪的科学家们，就发明了好多方法来应对这些问题。

比如说，有的方法会先给每个目标建个模型，然后根据这个模型在图像里头找；还有的方法呢，会利用目标之间的关系，比如哪个离哪个近点，哪个走得快点，来帮忙追踪。

更高级的，还会用到深度学习这些新技术，让电脑自己从大量的数据里头学习怎么追踪最好。

当然咯，现在这些方法都还在不断地改进和完善当中。

毕竟嘛，真实世界的情况太复杂了，要想让电脑真正做到像人一样，一眼就能看出好多东西来，并且一路跟到底，那还得花不少功夫嘞。

不过，相信随着技术的不断进步，多目标追踪这门学问肯定会越来越厉害，给我们带来更多的惊喜和便利。

分布式传感器网络中的数据融合与目标追踪随着科技的发展和进步，分布式传感器网络在现代社会中得到了广泛的应用和发展。

而在分布式传感器网络中，数据融合和目标追踪则是其中非常重要且具有挑战性的任务。

数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合和合并，以形成对观测目标的准确、全面和一致的估计。

传感器网络中的每个传感器都可以收集到有关环境的信息，通过将这些信息融合起来，可以提高对目标的感知和理解。

数据融合可以通过多种方法来实现，如加权平均、卡尔曼滤波等。

在数据融合的过程中，需要考虑到传感器间的相互关系，以及传感器本身的误差特性等因素，以确保融合后的数据具有高精度和可靠性。

目标追踪是指在分布式传感器网络中通过融合传感器的数据，识别和追踪特定目标的运动和状态。

传感器网络中的目标追踪涉及到目标的位置、速度、姿态、角度、大小等信息的估计。

目标追踪的关键在于准确地了解目标的运动和状态，并及时将这些信息传递给系统的其他部分或用户。

目标追踪面临的挑战包括数据关联、目标识别、运动估计、轨迹预测等方面。

在解决这些挑战时，需要通过合适的算法和方法，结合传感器网络的拓扑结构和数据融合技术，来提高目标追踪的准确性和实时性。

在分布式传感器网络中，数据融合和目标追踪的研究主要集中在以下几个方面：首先，传感器选择和部署是影响数据融合和目标追踪性能的关键因素之一。

传感器网络的拓扑结构会对数据的覆盖范围和分布式数据融合产生重要影响。

合理选择和部署传感器，可以提高对目标的监测能力和信息获取质量，从而改善数据融合和目标追踪的效果。

其次，数据融合和目标追踪的算法和方法是研究的重点之一。

在数据融合的过程中，需要解决数据关联、数据融合模型、数据融合规则等问题。

目标追踪需要考虑目标的运动模型、目标特征提取和匹配、目标轨迹预测等问题。

当前常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最大似然估计等，这些方法可以通过合理的选择和组合进行优化，以提高数据融合和目标追踪的性能。

多目标追踪技术综述在当今科技迅速发展的时代，多目标追踪技术已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。

从智能监控系统到自动驾驶，从军事侦察到生物医学研究，多目标追踪技术都发挥着至关重要的作用。

它旨在准确地跟踪多个移动目标的位置、速度和运动轨迹，为各种应用提供关键的信息支持。

多目标追踪技术的基本概念并不复杂，但要实现高效准确的追踪却面临着诸多挑战。

简单来说，就是在一个场景中，同时对多个目标进行持续的监测和定位。

然而，实际情况往往非常复杂。

目标可能会相互遮挡、快速移动、形状变化，或者背景环境存在干扰，这些都给追踪带来了很大的困难。

在多目标追踪的过程中，数据的获取和处理是至关重要的第一步。

常见的数据源包括摄像头、雷达、激光传感器等。

这些设备能够捕捉到目标的相关信息，但不同的设备具有不同的特点和局限性。

例如，摄像头可以提供丰富的视觉信息，但在光线不佳或目标被遮挡时可能会失效；雷达则在测距和测速方面表现出色，但分辨率相对较低。

因此，如何有效地融合多种数据源的信息，以获得更全面和准确的目标描述，是多目标追踪中的一个关键问题。

特征提取是多目标追踪中的另一个重要环节。

这就好比我们要从一堆混乱的信息中找出能够代表每个目标独特性的“标签”。

这些特征可以是目标的形状、颜色、纹理，也可以是运动特征，如速度、加速度等。

通过提取这些特征，我们能够更好地区分不同的目标，并在后续的追踪过程中更准确地识别和跟踪它们。

目标检测是多目标追踪的基础。

在一个复杂的场景中，首先需要准确地检测出所有可能的目标。

这就需要运用各种图像处理和模式识别技术，来确定目标的位置和范围。

一旦目标被检测出来，就可以为每个目标建立一个初始的模型或描述，以便在后续的帧中进行跟踪。

在追踪阶段，主要的任务是根据目标在前一帧的状态和特征，预测其在当前帧的位置，并与实际检测到的目标进行匹配。

常见的追踪算法包括基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。

卡尔曼滤波适用于线性系统和高斯噪声的情况，能够对目标的状态进行高效的预测和更新。

多目标跟踪方法综述
多目标跟踪方法综述
多目标跟踪问题在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的空中预警、空中攻击(多目标攻击)等,民用方面包括空中交通管制等.多目标跟踪在军事上的应用受到了各国广泛重视.本文对目前国内外部分文献上发表的有关多目标跟踪方法进行了综述.并对各种方法的优缺点进行了比较.基于小波变换的方法与其它几种方法相比其优点更为突出,而基于多传感器数据融合的方法是未来多目标跟踪发展的方向.
作者：刘钢刘明匡海鹏修吉宏翟林培作者单位：刘钢(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130022;空军长春飞行学院,吉林,长春,130022)
刘明,匡海鹏,修吉宏,翟林培(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130022)
刊名：电光与控制ISTIC PKU 英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)：2004 11(3) 分类号：V271.4 E96 关键词：多目标跟踪军事方法综述。

多目标追踪技术综述在当今科技飞速发展的时代，多目标追踪技术已经成为计算机视觉领域中一个至关重要的研究方向。

它在智能监控、自动驾驶、人机交互等众多应用场景中发挥着不可或缺的作用。

多目标追踪的任务，简单来说，就是在一系列连续的图像或视频帧中，准确地识别和跟踪多个目标的位置、运动轨迹和状态变化。

这听起来似乎并不复杂，但实际操作中却面临着诸多挑战。

首先，目标的外观变化是一个常见的难题。

目标可能会因为姿态改变、光照变化、遮挡等因素导致其外观发生显著变化，从而增加了追踪的难度。

比如一个行走的人，在转身或者走入阴影时，其外貌特征会有所不同，这就需要追踪算法能够适应这种变化，并准确地将其识别为同一个目标。

其次，目标之间的相互遮挡也是一个棘手的问题。

当多个目标在空间上相互重叠时，如何准确地分辨出每个目标的位置和轮廓，是多目标追踪技术需要解决的关键问题。

再者，场景的复杂性也给多目标追踪带来了很大的挑战。

在一个繁忙的街道场景中，存在大量的行人和车辆，它们的运动轨迹复杂且多变，这要求追踪算法具备强大的处理能力和鲁棒性。

为了应对这些挑战，研究人员提出了各种各样的多目标追踪技术。

其中，基于检测的追踪方法是目前较为常用的一种。

这种方法首先通过目标检测算法在每一帧中检测出可能的目标，然后通过关联前后帧中的检测结果来实现目标的追踪。

其优点是简单直观，能够较好地处理目标的出现和消失。

然而，它对检测结果的准确性依赖较大，如果检测出现错误，很容易导致追踪的失败。

另一种常见的方法是基于滤波的追踪技术。

卡尔曼滤波和粒子滤波是其中的典型代表。

卡尔曼滤波通过对目标的状态进行预测和更新，来实现追踪。

它适用于线性系统，但对于非线性和非高斯系统的表现往往不够理想。

粒子滤波则通过随机采样的方式来近似目标的后验概率分布，从而实现追踪。

但粒子滤波的计算复杂度较高，在实际应用中可能会受到一定的限制。

除了上述方法，基于深度学习的多目标追踪技术近年来也取得了显著的进展。

多目标跟踪好的综述文章在计算机视觉领域，多目标跟踪是一项关键任务，旨在识别和跟踪视频中的多个目标。

随着人工智能和深度学习的快速发展，多目标跟踪技术取得了显著的进展，成为许多应用领域的关注焦点。

本文将综述多目标跟踪的最新研究进展和方法，并就其优点和挑战进行讨论。

在过去的几年中，多目标跟踪的研究呈现出蓬勃发展的态势。

一方面，传统的多目标跟踪方法主要依赖手工设计的特征和分类器，性能受限。

另一方面，基于深度学习的多目标跟踪方法取得了显著的突破，通过端到端的学习方式，能够自动地从大量的数据中学习目标的特征和运动模式，并实现更准确的跟踪。

然而，多目标跟踪仍然面临着一些挑战，例如目标遮挡、目标形变、相机运动和光照变化等问题。

多目标跟踪任务可以分为两个子任务：目标检测和目标关联。

目标检测旨在在每一帧中准确地定位和识别目标。

目标关联则是将目标在不同帧之间进行匹配，建立目标的轨迹。

传统的多目标跟踪方法通常将目标检测和目标关联作为两个独立的步骤进行处理，效果有限。

近年来，一些研究者提出了一种端到端的多目标跟踪方法，将目标检测和目标关联融合在一个网络中，通过共享特征和注意力机制来实现更准确的跟踪。

除了基于深度学习的方法，一些研究者还提出了一些基于传统机器学习和优化算法的多目标跟踪方法。

例如，相关滤波器跟踪器（Correlation Filter Tracker）利用相关滤波器来对目标进行跟踪，具有高效和实时的特点。

通过结合多个相关滤波器，可以实现多目标跟踪。

此外，一些研究者还提出了一些基于图模型和优化算法的多目标跟踪方法，通过图割和最小生成树等技术，将目标的跟踪问题转化为一个最优化问题，从而实现更准确的跟踪。

在实际应用中，多目标跟踪技术具有广泛的应用前景。

例如，在智能监控领域，多目标跟踪可以实时监测和追踪视频中的多个目标，提供有效的安全保障。

在自动驾驶领域，多目标跟踪可以帮助自动驾驶车辆识别和跟踪其他车辆、行人和障碍物，提高行驶的安全性和效率。

多目标跟踪综述本文对多目标跟踪算法进行了详细的综述，概括性的介绍了所有的多目标跟踪的基本方法。

多目标跟踪，也称为MOT，是计算机视觉领域一个重要的研究领域，研究的目标是建立一种方法，用它们在视频中跟踪未知数量的目标，这些目标随时间变化。

大部分多目标跟踪方法都是基于分而治之的原则，一般分为两个主要步骤：目标检测以及目标跟踪。

目标检测任务是根据输入图像，检测出目标在图像中的位置；目标跟踪任务则是根据检测结果和输入的帧去跟踪目标在时间上的位置变化。

大多数的多目标跟踪算法病采用Deep learning相关的算法来完成这两个主要任务。

这些算法实际上是将单目标检测和单目标跟踪的技术拓展到多目标的情况。

特别的，利用CNN的网络来完成多目标检测，然后在具体的单目标跟踪算法中使用Kalman滤波或者KCF 等技术实现多目标跟踪。

此外，还有一些算法直接以多框回归的方式，采用深度卷积神经网络直接训练框和分数而不使用行对象。

多目标跟踪任务还可以通过聚类和分类技术实现，常用的聚类算法有诸如高斯混合模型（GMM），K-Means，DBSCAN等，而常用的分类算法有 AdaBoost，随机森林，支持向量机等。

最后，为了得到更好的跟踪性能，近年来许多算法采用Re-identification技术，以提高对目标的识别度。

研究表明，这种技术可以有效改善多目标跟踪算法的性能。

综上所述，多目标跟踪算法是计算机视觉技术中一个有趣的话题，自从CNN的出现以来，多目标跟踪算法的发展也在不断进步，许多新的技术也被开发出来用来提高多目标跟踪算法的性能。

本文总结了目前的多目标跟踪算法，使得读者能够更好的了解这种技术的知识，帮助读者找到更好的多目标跟踪解决方案。

多目标跟踪方法研究综述(图文)论文导读：随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们的精确位置的需要，多视点的方法成为研究的热点。

尽管通过相机不能很好的解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最正确视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。

除此之外，也有在原来的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。

随着监控设备的开展和设施的铺设，多视点的场景图像是很容易得到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，可以很大的改进目前基于单视点的多目标检测和跟踪的精度，能够很好的解决单视点方法中不能很好解决的遮挡问题。

关键词：单视点，多视点，目标跟踪，信息融合1、多目标跟踪的一般步骤基于视频的多目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机视觉等众多领域中的先进技术和核心思想。

不同的多目标跟踪方法其实现步骤有一定的差异，但多目标跟踪的主要流程是相同的，如图1所示，其主要包括图像预处理、运动目标检测、多目标标记与别离、多目标跟踪四个步骤。

图1多目标跟踪根本流程图2、多目标跟踪方法2.1单视点的方法单视点方法是针对单一相机获取的图像进行多目标的检测和跟踪。

该方法好处在于简单且易于开发，但由于有限的视觉信息的获取，很难处理几个目标被遮挡的情况。

块跟踪〔Blob-tracking〕是一种流行的低本钱的跟踪方法[6-7]。

论文检测。

这种方法需要首先在每一帧中提取块，然后逐帧寻找相关联的块，从而实现跟踪。

例如BraMBLe系统[8]就是一个基于的背景模型和被跟踪的人的外表模型计算出块的似然性的多块跟踪器。

这种方法最大的缺乏之处在于：当由于相似性或者遮挡，多个目标合并在一起时，跟踪将导致失败。

因此，可以取而代之的方法是通过位置、外观和形状保存清晰目标的状态。

文献[9]利用组合椭圆模拟人的形状，用颜色直方图模拟不同人的外观，用一个增强高斯分布模拟背景以便分割目标，一旦场景中发现对应于运动头部的像素，一个MCMC方法就被用于获取多个人的轮廓的最大后验概率，在单相机的多人跟踪应用中取得了非常有意义的结果。

光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别随着科技的不断发展，光电传感器网络被广泛应用于物联网、智能城市、智能交通等领域。

其中，光电传感器网络在目标跟踪与识别方面具有重要的应用。

光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别是一项关键技术，为实现智慧化管理、自动化控制以及安全监测提供了重要手段。

本文将介绍光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别的基本原理、关键技术以及应用前景。

一、光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别基本原理光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别主要基于传感器节点之间的通信与协作。

在网络中，各个传感器节点通过相互通信来共享目标信息、推断目标状态、合作跟踪目标，并最终实现目标的识别。

整个过程包括目标检测、目标跟踪、目标预测以及目标识别等环节。

在这些环节中，传感器节点需要通过分析目标的特征、运动模式以及上下文信息，进行目标跟踪与识别。

二、光电传感器网络的分布式目标跟踪与识别关键技术1. 目标检测技术：目标检测是光电传感器网络中的一个关键环节。

目标检测旨在从连续的视频帧中准确地定位出目标的位置和大小。

目标检测技术在光电传感器网络中可以采用传统的视觉处理方法，如基于特征提取的方法或基于机器学习的方法。

2. 目标跟踪技术：目标跟踪是光电传感器网络中的另一个关键环节。

目标跟踪的目标是实现对目标在时间和空间上的连续追踪。

传感器节点需要通过目标的特征描述子、运动模式预测以及轨迹预测等技术，实现目标的准确跟踪。

3. 分布式协同技术：光电传感器网络中的传感器节点分布广泛，节点之间的通信与协同是实现目标跟踪与识别的关键。

传感器节点需要通过无线通信技术协同工作，实现目标信息的共享与传递。

此外，分布式算法的设计与优化也是保证传感器节点之间高效协同工作的关键。

4. 多源信息融合技术：光电传感器网络中可能存在多个传感器节点，每个节点收集到的数据有所不同。

因此，多源信息融合技术的应用是十分重要的，可以提高目标跟踪与识别的准确性与鲁棒性。

基于分布式PMHT的多传感器多目标跟踪
姚思亦;李万春;高林;张花国;胡航玮
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)7
【摘要】在目标跟踪领域,概率多假设跟踪(probability multiple hypothesis tracking,PMHT)算法作为一种批处理算法,计算量远远小于传统的多假设跟踪算法。

当前,PMHT算法的应用受限于集中式处理,本文首先在传统算法的基础上对传感器网络下的算法似然进行了推导,得到多传感器算法下的关联后参数,接着基于共识性
处理策略进行了混合共识,最后使用卡尔曼滤波完成了对目标参数的后验估计,使得PMHT算法能够被应用于不包含融合中心的全分布式传感器网络多目标跟踪。

实
验结果表明,在不同的杂波密度下,分布式PMHT在跟踪误差上相对于单传感器算法有着90%以上的改善效果,与集中式算法相比跟踪性能接近且运算速度更快。

【总页数】7页(P2184-2190)
【作者】姚思亦;李万春;高林;张花国;胡航玮
【作者单位】电子科技大学信息与通信工程学院;北京机电工程研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN953
【相关文献】
1.一种基于无线视觉传感器网络的分布式多目标跟踪滤波算法
2.基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法
3.基于广义相关法的分布式多传感器多目
标跟踪算法研究4.基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法5.分布式多传感器多目标跟踪方法综述
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分布式自适应多传感器多目标跟踪算法
郑佳春;于浩;王夙歆;龙延;孟凡彬
【期刊名称】《中国惯性技术学报》
【年(卷),期】2015(023)004
【摘要】为了有效提高复杂环境下的船舶多目标跟踪系统的跟踪性能,提出了一种分布式自适应多传感器多目标跟踪算法.针对分布式融合结构设计了一种在线估计的自适应分配信息系数的方法,将自适应分配算法和动态权值分配算法相结合,实现在线自适应权值分配算法,以解决融合航迹误差低和不稳定性问题.对系统进行建模与分析,对提出的分布式自适应多传感器多目标跟踪算法进行了公式推导.通过仿真表明,改进的自适应算法估计精度提高了20％,同时该方法能够提高多目标跟踪系统稳健性.
【总页数】5页(P472-476)
【作者】郑佳春;于浩;王夙歆;龙延;孟凡彬
【作者单位】集美大学信息工程学院,厦门361021;天津航海仪器研究所,天津300131;天津航海仪器研究所,天津300131;集美大学信息工程学院,厦门361021;天津航海仪器研究所,天津300131
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.分布式无源传感器系统多目标跟踪算法 [J], 修建华;修建娟
2.无线传感器网络分布式多目标跟踪算法研究 [J], 周红波;邢昌风;耿伯英;张建强
3.基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法 [J], 邓露; 崔世麒
4.时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪算法 [J], 李松;程咏梅;王会宾;高仕博
5.一种高效的分布式多传感器多目标跟踪算法 [J], 范建德;谢维信
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