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视频监控中多目标跟踪数据关联算法研究

2万字 62页 包括外文翻译，原创作品，已通过查重系统



摘 要
近年来，信息技术和传感技术的快速发展，使得视频监控系统在通信、交通、军事、商业、电力等多个领域得到了广泛的应用。但由于实际的环境比较复杂，且监控目标的运动具有随机性，在进行多目标跟踪时难以形成一种适用于各种情况的有效算法，目前的算法仍存在跟踪精准度不够，运算时间太长等问题。因此，对于视频监控系统的研究，其中重要的一个方面是如何提高多目标跟踪的有效性，降低跟踪偏差，以及在保证精度基础上大大减少计算量，确保目标跟踪的实时性。
本文重点研究视频监控中多目标跟踪的有关内容尤其对数据关联算法进行系统地学习。针对传统JPDA算法中存在的拆分确认矩阵算法比较繁琐的问题，形成了改进算法。本文的主要工作包括:
（1）阐述了视频监控以及多目标跟踪所涉及的一些主要的技术，对目标跟踪的各个环节作出了具体的分析。
（2）介绍了数据关联技术。重点研究其中四种基本的数据关联算法。
（3）对传统JPDA算法进行改进。依据分支界限的思想实现拆分确认矩阵的算法改进，简化关联算法，从而降低计算量，有利于多目标跟踪的整体性能的提升。
依据仿真结果，本文的改进算法能够更加高效地实现多目标的跟踪，并应用于视频监控系统。


关键词：视频监控；多目标跟踪；数据关联；分支界限思想