多目標(biāo)跟蹤用補(bǔ)償-自適應(yīng)卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)

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摘 要：現(xiàn)有卡爾曼濾波（Kalman Filter，KF）多目標(biāo)跟蹤（Multi Object Tracking， MOT）方法難以應(yīng)對(duì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)、檢測(cè)失真和非線性運(yùn)動(dòng)等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，引入自適應(yīng)參量，包括運(yùn)動(dòng)相似度代價(jià)和檢測(cè)置信度，用于動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)KF的過(guò)程和觀測(cè)協(xié)方差。此外，使用稀疏光流和隨機(jī)采樣一致性算法，估計(jì)前后幀的仿射變換矩陣，據(jù)此校正KF的預(yù)測(cè)值。（剩余9714字）