【摘 要】
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为解决遮挡环境下多目标的持续跟踪问题,提出一种基于A*算法优化的跟踪关联方法。将多目标跟踪问题描述为网络流模型中的整数规划问题,在松弛整数假设为标准的线性规划问题进
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室; 北京科技大学自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372090)
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为解决遮挡环境下多目标的持续跟踪问题,提出一种基于A*算法优化的跟踪关联方法。将多目标跟踪问题描述为网络流模型中的整数规划问题,在松弛整数假设为标准的线性规划问题进行求解的同时,利用A*算法快速地搜索到全局最优解,避免了整数规划求解中的NP(non-deterministic polynomial)完全问题。与其他同类方法相比,该方法拥有更小的最坏情况时间复杂度,提高了复杂环境下的跟踪准确性与鲁棒性。实验表明:该方法拥有更少的运行时间,可满足一定条件下的实时性要求。
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