[發明專利]基于隨機超曲面的CBMeMBer多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201810079318.1
• 申請日: 2018-01-26
• 公開（公告）號: CN108320302B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 姬紅兵;張海濤;張永權;劉龍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

1.一種基于隨機超曲面的勢均衡多目標多伯努利濾波CBMeMBer多目標跟蹤方法，其特征在于，用隨機超曲面對多擴展目標量測源建模，通過計算修正后的似然函數值迭代更新多擴展目標形狀，具體步驟包括如下：

(1)輸入多擴展目標量測：

輸入由傳感器檢測到的一段待跟蹤視頻序列中的一幀圖像的多擴展目標量測；

(2)劃分多擴展目標量測：

使用距離劃分方法，將接收到的多擴展目標量測劃分成多個單元；

(3)用隨機超曲面對多擴展目標量測源建模：

(3a)構建一個長短軸描述擴展目標大小，長軸方向描述擴展目標運動方向的橢圓；

(3b)使用高斯分布，近似橢圓隨機超曲面尺度因子的分布；

(3c)按照下式，確定擴展目標表面產生量測的等效散射中心位置量測源的坐標位置：

其中，y表示量測源在二維坐標系中的坐標位置，m表示擴展目標質心在二維坐標系中的坐標位置，s表示隨機超曲面尺度因子，其取值為0與1之間的實數，a和b分別表示擴展目標橢圓形狀的長軸與短軸，sin表示正弦操作，cos表示余弦操作，φ表示擴展目標的運動方向，θ表示用量測到目標質心的向量與x軸正半軸的夾角近似的量測源在極坐標系下的極角，表示開根號操作，A表示直角坐標與極坐標的轉化向量，T表示轉置操作；

(4)預測多擴展目標狀態：

(4a)利用勢均衡多擴展目標多伯努利CBeMeBer預測方法，預測用隨機集描述的多擴展目標多伯努利概率分布；

所述的用隨機集描述的多擴展目標多伯努利概率分布的描述如下：

其中，表示第k次迭代中第i個存活目標P的預測存活概率，表示第k次迭代中第i個存活目標P的預測概率分布，M_k表示第k次迭代中存活目標的總數，∪表示并集操作，表示第k次迭代中第j個新生目標Γ的存活概率，表示第k次迭代中第j個新生目標Γ的概率分布，M_Γ,k表示第k次迭代中新生目標的總數；

(4b)整理合并用隨機集描述的多擴展目標多伯努利概率分布，得到預測后用隨機集描述的多擴展目標多伯努利概率分布；

所述的用隨機集描述的多擴展目標多伯努利概率分布式如下：

其中，表示合并后第k次迭代中第t個目標的預測存活概率，表示合并后第k次迭代中第t個目標的預測概率分布，M表示合并后第k次迭代中預測目標的總數，M＝M_k+M_Γ,k；

(5)更新多擴展目標狀態：

(5a)利用似然函數公式，計算每一個量測劃分單元的似然函數值；

(5b)用似然函數值更新用隨機集描述的多擴展目標多伯努利分布；

所述的用隨機集描述的多擴展目標多伯努利分布式如下：

其中，表示第k次迭代中第n個漏檢目標L的更新存活概率，表示第k次迭代中第n個漏檢目標L的更新概率分布，r_W,k表示第k次迭代中由第W個量測劃分單元更新得到的目標存活概率，p_W,k表示第k次迭代中由第W個量測劃分單元更新得到的目標概率分布，∈表示屬于符號，Y表示量測劃分集合；

(6)修剪多擴展目標狀態：

去除多擴展目標狀態中存活概率小于存活概率門限值的目標狀態；若剩余的擴展目標狀態總數仍大于狀態總數門限值，則取存活概率靠前的擴展目標狀態且狀態數目等于狀態總數門限值；

(7)提取多擴展目標狀態：

(7a)利用目標總數計算公式，計算擴展目標總數；

所述的目標總數計算公式如下：

其中，N_k表示第k次迭代中估計的目標總數，∑表示求和操作；

(7b)對每一個存活概率進行歸一化處理，得到每一擴展目標狀態所占的權值；

(7c)對多擴展目標狀態求加權平均，得到最終估計的多擴展目標狀態；

(8)判斷下一次迭代所需要的多擴展目標量測是否到達，若是，則將迭代次數加1后執行步驟(2)，否則，執行步驟(9)；

(9)結束多擴展目標跟蹤。

2.根據權利要求1所述的基于隨機超曲面的勢均衡多目標多伯努利濾波CBMeMBer多目標跟蹤方法，其特征在于，步驟(1)中所述的多擴展目標是指，多個能在同一時刻產生的多個量測的運動目標。