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J-GLOBAL ID：202002219208302193   整理番号：20A1887383

検出処理を統合した新しい多重仮説追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Multiple Hypothesis Tracking Algorithm Integrated with Detection Processing

著者 (3件)： Wang Ziwei (School of Electronic and Information Engineering, Behang University,Beijing,China) ,  Sun Jinping (School of Electronic and Information Engineering, Behang University,Beijing,China) ,  Wang Naiyu (School of Electronic and Information Engineering, Behang University,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSIDP  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在のマルチターゲット追跡システムにおいて,多重仮説追跡(MHT)アルゴリズムをデータ連想のための好ましいアルゴリズムとして考察した。しかし,この方法は簡単であり,検出器とトラッカー間の結合関係を無視し,システム性能損失をもたらす。本論文では,マルチターゲットトラッキングのための検出処理(MHT-IDP)を統合した新しい多重仮説追跡アルゴリズムを提案した。検出器を追跡器と統合するアイデアを探索し,その中で,トラッカーはターゲットを探索する検出器をガイドし,検出器は発見される。さらに,Bayes検出閾値は予測測定近くで低いことを見出した。シミュレーション結果は,MHT-IDPアルゴリズムがクラッタ抑圧効果を改善し,目標の検出性能を強化して,MHTアルゴリズムと比較して追跡精度においてより良い性能を達成することを証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *多重化 ,  トラッキング装置 ,  検出器 ,  クラッタ
準シソーラス用語： 検出能 ,  システム性能 ,  検知閾値 ,  マルチターゲット ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統合 ,  多重 ,  仮説 ,  追跡アルゴリズム