相互作用を意識したラベル付きマルチBernoulliフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Ishtiaq Nida; Gostar Amirali Khodadadian; Bab-Hadiashar Alireza; Hoseinnezhad Reza

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207244181528 整理番号：22P0333943

相互作用を意識したラベル付きマルチBernoulliフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Interaction-Aware Labeled Multi-Bernoulli Filter

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発行年： 2022年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

時間を通して複数オブジェクトを追跡することは,インテリジェント輸送システムの重要な部分である。ランダム有限集合(RFS)ベースのフィルタは,複数のオブジェクトを追跡するための新興技術の1つである。マルチオブジェクトトラッキング(MOT)では,共通の仮定は,各オブジェクトがその周辺に独立しているということである。しかし,多くの実世界アプリケーションでは,ターゲットオブジェクトは互いに相互作用し,環境と相互作用する。そのような相互作用は,追跡のために考慮されたとき,通常,応用仕様である対話型運動モデルによってモデル化される。本論文では,RFSベースのマルチターゲットフィルタ,即ち,ラベル付きマルチBernoulli(LMB)フィルタの予測ステップ内で,ターゲット相互作用を組み込むための新しいアプローチを提案した。この方法は,協調スウォームと車両の追跡の2つの実用的アプリケーションのために開発された。この方法を複雑な車両追跡データセットに対して試験し,OSPAとOSPA ̄(2)計量を通してLMBフィルタと比較した。その結果,提案した相互作用意識法は,選択したメトリックスに関してLMBフィルタに対してかなりの性能増強を示すことを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , レーダ , パターン認識 , 人工知能

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