[发明专利]一种基于K-means++聚类算法的多扩展目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201910994688.2 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110992396A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 孙力帆;俞皓芳;彭勃;杨哲;常玉婷;冀保峰;付主木;陶发展;普杰信;王旭栋 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 逯雪峰 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于K‑means++聚类算法的多扩展目标跟踪方法，包括：S1、建立多扩展目标的动力学模型和量测模型；S2、初始化ET‑GM‑PHD滤波器以建立新生扩展目标强度函数，并且利用状态转移方程对新生扩展目标强度函数中的高斯混合项进行预测；S3、利用量测模型对K‑means++聚类算法进行初次改进，得到改进聚类算法；S4、获取多扩展目标的UWB量测数据，并且利用改进聚类算法对UWB量测数据进行聚类，若聚类得到的子集中包含的扩展目标数量不为1则再次对改进聚类算法进行改进；S5、根据聚类的结果对预测的高斯混合项进行更新和计算；S6、对高斯混合项进行删除或者合并；S7、状态提取，并且返回S2。本发明在保证跟踪效果的同时提高了运行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 means 算法 扩展 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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