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一种基于改进K最短路径的多假设目标跟踪方法

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摘要

本发明公开了一种基于改进K最短路径的多假设目标跟踪方法，克服了现有技术中，多假设跟踪的算法依赖于大量的假设，计算量和存储量随着跟踪目标和观测帧的增多，呈现爆炸性增长的问题。该发明包括以下步骤：步骤1):给定多个时间点

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-20

未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G01S13/66 授权公告日:20180511 终止日期:20181230 申请日:20151230

专利权的终止
2018-05-11

授权

授权
2016-06-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G01S13/66 申请日:20151230

实质审查的生效
2016-06-01

公开

公开

1. 一种基于改进K最短路径的多假设目标跟踪方法 [P] . 中国专利： CN105629225B . 2018.05.11
2. 一种基于自适应扩展卡尔曼概率假设密度滤波器的多目标跟踪方法 [P] . 中国专利： CN112328959A . 2021-02-05
3. A METHOD AND SYSTEM FOR ROBUST OBJECT TRACKING USING PARTICLE FILTER [P] . IN2012CH01637A . 2016-04-01

机译：一种基于粒子滤波的鲁棒目标跟踪方法及系统
4. A METHOD AND SYSTEM FOR ROBUST OBJECT TRACKING USING PARTICLE FILTER FRAMEWORK [P] . 韩国专利： KR20150006424A . 2015-01-16

机译：一种基于粒子滤波框架的鲁棒目标跟踪方法及系统
5. A METHOD AND SYSTEM FOR ROBUST OBJECT TRACKING USING PARTICLE FILTER FRAMEWORK [P] . 世界知识产权组织专利： WO2013162313A1 . 2013-10-31

机译：一种基于粒子滤波框架的鲁棒目标跟踪方法及系统