MULTI-HYPOTHESIS TRACKING

多重假设跟踪（Multi-Hypothesis Tracking，MHT）是一种目标跟踪算法，它在处理高动态场景、遮挡频繁或者目标密集的情况下特别有效。这种技术基于贝叶斯滤波理论，同时维护多个关于目标状态的独立概率分布，每个分布代表一个独立的目标假设。系统通过不断更新这些假设，并基于观测数据计算其概率，最终选择概率最高的假设作为当前的目标估计。

MHT的主要步骤包括：
1. 初始化：生成一组初始的目标状态（位置、速度等）。
2. 预测：根据运动模型预测每个假设的状态。
3. 更新：利用传感器测量的数据（如摄像头、雷达等）对每个假设进行概率更新。
4. 合并：依据证据合并概率高的假设，删除概率低的假设，形成新的目标集合。
5. 评估和决策：根据需要可能执行目标确认或合并操作。

MHT的优势在于能够更好地处理不确定性，提高跟踪精度，尤其是在环境复杂时，可以避免单点失效导致的跟踪丢失。