1) multiple model target tracking
多模型目标跟踪
2) target tracking model
目标跟踪模型
3) Multiple Target Tracking
多目标跟踪
1.
A New Algorithm of Track Inition for Multiple Target Tracking and Performance Evaluation;
一种多目标跟踪航迹起始新算法及其性能评估
2.
The new method can be applied to multiple target tracking.
并将两点式数据关联算法应用到多目标跟踪中,通过仿真验证了新算法在数据关联精度及运行时间方面优于传统算法。
3.
Data association accompanied by track initiation in multiple target tracking is very difficult.
包含有新目标跟踪起始的数据关联问题是多目标跟踪算法研究中的一个难点。
4) multi-target tracking
多目标跟踪
1.
On multi-target tracking theory and data association algorithm in phased array radar;
相控阵雷达多目标跟踪原理及数据关联算法研究
2.
Multi-array multi-target tracking algorithm based on PDAF;
基于PDAF多阵多目标跟踪算法研究
5) Multiple targets tracking
多目标跟踪
1.
This paper brings forward an algorithm for multiple targets tracking in gray sequence images using the MTT theory in radar for reference.
借鉴雷达的多目标跟踪理论,提出了一种灰度序列图像的多目标跟踪算法。
2.
Based on the JPDA algorithm,we proposed a multiple targets tracking algorithm in clutter:a fast JPDA algorithm by direct computation the posterior probabilities is applied to decrease the complexity,a two stage adaptive target tracking filter is used,and anequivalent noise covariance is introduced in this algorithm to take the interference due to neighbor targets into account.
以实用有效的 JPDA算法为基础 ,运用直接计算后验概率的快速关联算法 ,结合两级自适应滤波器 ,同时考虑邻近目标干扰引入等效噪声协方差 ,提出了一种杂波环境下的多目标跟踪算法。
3.
The complication feature of data association in multiple targets tracking is analyzed.
分析了多目标跟踪问题的数据关联算法复杂性,研究了基于模糊C均值聚类算法的模糊自组织神经网络的特性及其在多目标跟踪中的应用,提出了将FKCN算法、自组织神经网络与数据关联、滤波相结合的跟踪算法。
6) multi-object tracking
多目标跟踪
1.
Dots matching algorithm based on voting correction for multi-object tracking on assembly line;
流水线多目标跟踪的点匹配投票校正算法
2.
A robust PCR-based multi-object tracking algorithm;
一种稳健的基于主颜色的多目标跟踪算法
3.
The article puts forward a new method for multi-object tracking with single camera.
提出一种新的单摄像机多目标跟踪方法,采用全局背景减法得到当前帧所有运动区域,利用kalman滤波器及局部背景减法得到已跟踪目标在当前帧的预测区域,根据全局减法运动区域及预测区域的位置及大小来判断是否有遮挡发生,并用不同匹配方法进行目标跟踪。
补充资料：目标规划模型
企业用来实现目标管理的一种线性规划模型。目标规划是解决企业多目标管理的有效方法，它是按照决策者事前确定的若干目标值及其实现的优先次序，在给定的有限资源下寻找偏离目标值最小的解的数学方法。美国学者A.查纳斯和W.W.库珀在把线性规划应用于企业时，认识到企业经营具有多目标的特点，因而在1961年首先提出了目标规划的概念和数学模型。目标规划的基本概念是，当规定的目标与求得的实际目标值之间的差值为未知时，可用偏差量 d来表示。d＋表示实际目标值超过规定目标值的数量，称为正偏差量，d-表示实际目标值未达到规定目标值的数量，称为负偏差量。如果企业决策者将利润量、材料消耗量、能源消耗量等可控指标作为目标时，则可根据各项指标的完成对企业经营活动作出贡献的重要程度，分别给这些目标以不同的优先级别pk，k＝1，2，...，K。如果规定利润最重要，则确定为p1；材料消耗量次之,则确定为p2等等。p1优先于p2，p2优先于p3等等。在同一优先级别中也可以同时有几个目标。在进行目标规划时凡是给予优先级别p1的目标，应首先实现，在此基础上再相继实现p2 、p3等级别的相应目标。最后使未能达到目标值的偏差量总和为最小。
目标规划模型的一般形式为：
式中Z为目标函数，min表示要求目标函数为最小；W、W分别表示第k个优先级别中对第i个目标正、负偏差量d抜、d抶的加权系数,即表示不同偏差量的相对重要程度，W＝0或W＝0分别表示不考虑d抜或d抶； s.t.表示在下述的约束下；gi表示第i个规定目标值，c嫐为系数，xj为决策变量,n为决策变量数，m 为目标个数；alj为技术系数，bl为第l种有限资源量，L为有限资源个数。
例如，某工业企业欲在计划期内生产A、B两种产品，其单位产品所需设备台时、材料及利润汇总如下表：若工厂决策者只要求获取最大利润这一目标，则可用线性规划求解，求得最优解x＝(4，0，4，0)，即A产品生产4个单位，B产品不生产，设备台时剩余4个单位,材料正好用完，所获最大利润为4×4＝16万元。但决策者认为还应顾及满足社会需求的目标，并依次确定三个优先次序p1、p2和p3。①p1:在计划期间内工厂获利至少在12万元以上，求解minp1(d妷),即要求达不到利润目标值的负偏差量最小。②p2：要求A产品的数量为 B产品的1.5倍，求解minp2(d娚＋d娛)，即要求B产品超过量和不足量偏差值均为最小。③p3：要求设备台时空闲时间最少，求解minp3(d婣),即要求设备空闲偏差量最小。根据目标规划的一般形式可列出这个问题的方程：
min Z＝P1(d妷)＋p2(d娚＋d娛)＋p3(d婣)
s.t 4x1＋3.2x2－d奙＋d妷＝12
x1＋1.5x2－d娚＋d娛＝0
2x1＋4x2－d幦＋d婣＝12
3x1＋3x2－d嬃＋d嬄＝12
x1，x2≥0； d抜，d抶≥0 （i＝1～4）式中d嬃，d嬄分别为材料的超额量和剩余量。问题的解在图中示出。可以确定:X *＝(2.4,1.6),d妷＝0,d奙＝2.72，d娚＝d娛＝0，d幦＝0，d婣＝0.8，即A产品生产2.4单元，B产品生产1.6单元，利润目标超额 2.72万元，A产品为B产品的1.5倍，设备台时剩余0.8单位,即Z＝0＋0＋0.8＝0.8为最小。
在一般情况下，可在目标规划求解之前，先用线性规划求出主要目标的最优解，作为最优平衡的大致界限，再用目标规划进行调整，可用单纯形法通过电子计算机求解模型，根据求解结果分析目标值和实际值产生差距的原因，并提出相应的措施，最终求得满意解为止。
参考书目
M.Zeleny, Multiple Criteria Decision Making, McGrawHill, New York,1982.
目标规划模型的一般形式为：
式中Z为目标函数，min表示要求目标函数为最小；W、W分别表示第k个优先级别中对第i个目标正、负偏差量d抜、d抶的加权系数,即表示不同偏差量的相对重要程度，W＝0或W＝0分别表示不考虑d抜或d抶； s.t.表示在下述的约束下；gi表示第i个规定目标值，c嫐为系数，xj为决策变量,n为决策变量数，m 为目标个数；alj为技术系数，bl为第l种有限资源量，L为有限资源个数。
例如，某工业企业欲在计划期内生产A、B两种产品，其单位产品所需设备台时、材料及利润汇总如下表：若工厂决策者只要求获取最大利润这一目标，则可用线性规划求解，求得最优解x＝(4，0，4，0)，即A产品生产4个单位，B产品不生产，设备台时剩余4个单位,材料正好用完，所获最大利润为4×4＝16万元。但决策者认为还应顾及满足社会需求的目标，并依次确定三个优先次序p1、p2和p3。①p1:在计划期间内工厂获利至少在12万元以上，求解minp1(d妷),即要求达不到利润目标值的负偏差量最小。②p2：要求A产品的数量为 B产品的1.5倍，求解minp2(d娚＋d娛)，即要求B产品超过量和不足量偏差值均为最小。③p3：要求设备台时空闲时间最少，求解minp3(d婣),即要求设备空闲偏差量最小。根据目标规划的一般形式可列出这个问题的方程：
min Z＝P1(d妷)＋p2(d娚＋d娛)＋p3(d婣)
s.t 4x1＋3.2x2－d奙＋d妷＝12
x1＋1.5x2－d娚＋d娛＝0
2x1＋4x2－d幦＋d婣＝12
3x1＋3x2－d嬃＋d嬄＝12
x1，x2≥0； d抜，d抶≥0 （i＝1～4）式中d嬃，d嬄分别为材料的超额量和剩余量。问题的解在图中示出。可以确定:X *＝(2.4,1.6),d妷＝0,d奙＝2.72，d娚＝d娛＝0，d幦＝0，d婣＝0.8，即A产品生产2.4单元，B产品生产1.6单元，利润目标超额 2.72万元，A产品为B产品的1.5倍，设备台时剩余0.8单位,即Z＝0＋0＋0.8＝0.8为最小。
在一般情况下，可在目标规划求解之前，先用线性规划求出主要目标的最优解，作为最优平衡的大致界限，再用目标规划进行调整，可用单纯形法通过电子计算机求解模型，根据求解结果分析目标值和实际值产生差距的原因，并提出相应的措施，最终求得满意解为止。
参考书目
M.Zeleny, Multiple Criteria Decision Making, McGrawHill, New York,1982.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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