【摘 要】
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本文基于Mean Shift算法，提出了结合IMM的改进算法。在跟踪过程中将目标的运动方式设定为多个运动模型的合成，在时刻k对目标状态估计的计算中，以不同模型分别进行匹配，随后在
【机 构】
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西安交通大学综合自动化研究所，西安，中国，710049
【出 处】
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2012年第14届中国系统仿真技术及其应用学术年会
论文部分内容阅读
本文基于Mean Shift算法，提出了结合IMM的改进算法。在跟踪过程中将目标的运动方式设定为多个运动模型的合成，在时刻k对目标状态估计的计算中，以不同模型分别进行匹配，随后在对各自的滤波结果融合输出，从而得到较为精确的目标位置。实验表明，在环境和目标运动都不确定的实际跟踪过程中，该算法能够更好的提高目标跟踪的效果。
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