聚类最近数据关联的多目标跟踪算法研究

"基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法 (2009年) - 北京航空航天大学学报" 本文是2009年发表于《北京航空航天大学学报》的一篇科研论文，作者包括丁文锐、李红光和李新军。文章介绍了一种创新的多目标跟踪算法，该算法主要应用于处理复杂环境下的目标监测和追踪问题，如无人驾驶飞行器的设计和应用。 在多目标跟踪领域，数据关联是关键问题，因为它涉及到如何正确地将传感器观测到的目标与历史目标状态关联起来。传统的数据关联方法可能存在误关联或漏关联的问题，特别是在目标数量变化、目标遮挡或者环境干扰的情况下。为此，作者提出了基于聚类最近数据关联的算法，该算法旨在提高跟踪的准确性和鲁棒性。 算法的核心是构建了三层匹配距离，分别考虑目标的位置、大小和灰度信息。通过加权综合这三种特征距离，形成一个全面反映目标相似性的距离函数。接着，算法采用目标链的概念，以目标链为基础，寻找与其匹配距离最近的观测目标作为数据后继，然后用这个观测目标来寻找其数据前驱。只有当前后继关系同时满足时，才认为两个目标匹配成功。这种方法可以有效地处理目标间的相互干扰和遮挡情况。 为了优化匹配过程，作者将已有的目标链分为四类，并将当前帧的观测目标分为两类，这样可以更精确地分析不同类别之间的匹配可能性。此外，针对目标遮挡等特殊情况，算法利用目标运动轨迹的瞬时直线性和均值滤波原理，对一段时间内的目标质心坐标进行回归分析，预测下一时刻的目标位置。同时，目标大小和灰度信息也通过均值滤波进行预测，进一步增强预测的准确性。 实验结果表明，该算法在多人体跟踪场景下表现出良好的性能，能够有效地跟踪多个动态目标，减少了跟踪误差和丢失目标的风险。这一算法对无人机监控、智能交通系统以及其他多目标监控领域具有重要的理论和实践价值。 关键词：多目标跟踪；数据关联；目标预测 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1001-5965(2009)12-1487-04 总结来说，这篇论文提出的算法通过集成目标的多种特征信息并利用聚类和匹配策略，提高了多目标跟踪的精度和稳定性，尤其在应对遮挡和复杂环境时表现出优越性能。该工作对于多目标跟踪技术的发展和实际应用具有重要贡献。