多目標(biāo)跟蹤用補償-自適應(yīng)卡爾曼濾波器設(shè)計

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摘 要：現(xiàn)有卡爾曼濾波（Kalman Filter，KF）多目標(biāo)跟蹤（Multi Object Tracking， MOT）方法難以應(yīng)對相機運動、檢測失真和非線性運動等問題。針對這些問題，引入自適應(yīng)參量，包括運動相似度代價和檢測置信度，用于動態(tài)調(diào)節(jié)KF的過程和觀測協(xié)方差。此外，使用稀疏光流和隨機采樣一致性算法，估計前后幀的仿射變換矩陣，據(jù)此校正KF的預(yù)測值。（剩余9714字）