多传感器多目标跟踪的数据融合算法研究

基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法与相关技术

本技术公开了一种基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，包括以下步骤：S1：获取三通道RGB彩色图像及一通道多线激光测距图像；S2：将RGB彩色图像的摄像机光学坐标投射成激光点云坐标，激光点云坐标投射成360°环形全景坐标；S3：利用深度学习的图像识别技术，针对事先训练过的目标进行目标检测框选定，得到目标检测边界框分布图像及物体类别分布图像。本技术方法简单，实时性高，基于多传感器实现六通道图像的映射融合，在传统的RGBD四通道图像的基础上，增加了二通道来源于目标检测的物体类别分布图像、目标检测边界框分布图像，为实现快速准确的目标物体定位提供了精准的图像处理基础。技术要求 1.一种基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，包括以下步骤： S1：获取三通道RGB彩色图像及一通道多线激光测距图像； S2：将RGB彩色图像的摄像机光学坐标投射成激光点云坐标，激光点云坐标投射成360° 环形全景坐标； S3：利用深度学习的图像识别技术，针对事先训练过的目标进行目标检测框选定，得到目标检测边界框分布图像及物体类别分布图像。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S1中，所述三通道RGB彩色图像通过摄像机原始图像获取，所述一通道多线激光测距图像通过获取激光点云信息后生成独立图层得到。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S2中，将摄像机坐标投射成激光点云坐标的具体步骤包括： S201：创建3D临时贴图，贴图坐标为激光坐标，贴图大小为单个摄像头贴图转换为激光点云坐标后的宽度和高度； S202：计算贴图下个像素的激光坐标； S203：判断下个像素是否为贴图的结尾像素，若不是则重复步骤S202，若是则进行下一步骤； S204：将八个摄像机贴图合并，拼接生成激光坐标下的360度全景图。 4.根据权利要求3所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，步骤S202的具体计算过程包括：首先将激光坐标转换成摄像机镜头坐标，再将镜头坐标转换成摄像机像素坐标，最后将对应摄像机像素读取到贴图。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S2中，将激光点云坐标投射成环形全景坐标的具体步骤包括： S211：创建一个激光点阵图层，大小为1920*1080，左右边缘角度为0—360°，上下角度为-15°—15°，左右边缘角度、上下角度均匀铺展拉伸； S212：读取一列激光点阵存储区数据； S213：计算打印图像的像素角度； S214：计算像素位置，将对应数据赋值到打印的图层； S215：判断当前读取的激光点阵存储区数据是否为数据的结尾，若不是则重复步骤S212—S214，若是则生成图像结束。 6.根据权利要求1所述的基于图像处理的多传感器融合的物体识别方法，其特征在于，在步骤S3中，事先训练过的目标包括目标人员、工作服、安全帽。

多目标跟踪

多目标跟踪的基本理论所谓多目标跟踪，就是为了维持对多个目标当前状态的估计而对所接收到的量测信息进行处理的过程。目标模型不确定性是指目标在未知的时间段内可能作己知的或未知的机动。一般情况下，目标的非机动方式及目标发生机动时的不同的机动形式都可以通过不同的数学模型来加以描述。在进行目标跟踪过程中，采用不正确的目标运动模型会导致跟踪系统跟踪性能的严重下降。因而在目标跟踪过程中，运动模型采用的正确与否对目标的跟踪性能是至关重要的。观测不确定性是指由传感器系统提供的量测数据可能是外部的干扰数据，它有可能是由杂波、虚警和相邻的目标所引起的，也可能是由被跟踪目标的对抗系统所主动发出来的虚假信息。这种不确定性在本质上显然是离散的，给目标跟踪问题提出了极大的挑战，相应地也就产生了数据关联的问题。数据关联数据关联的作用主要有：航迹保持、航迹建立和航迹终结。数据关联算法主要有：“最近邻”方法，“全邻”最优滤波器方法、概率数据关联滤波器方法、多模型方法、相互作用多模型一概率数据关联滤波器方法、联合概率数据关联滤波器方法、多假设方法、航迹分裂方法。 1.“最近邻”方法的思想是：在落入跟踪波门中的所有量测中，离目标跟踪预测位置最近的量测认为是有效量测。“最近邻”方法的好处是算法最简单，但是精度差，抗杂波干扰的能力差。“最近邻”方法因为简单，算法易实现，因此也是目前广泛采用的一种数据关联算法． 2 .“全邻”最优滤波器 Singer,Sea和Housewright发展了一类“全邻”滤波器，这种滤波器不仅考虑了所有候选回波（空间累积信息），而且考虑了跟踪历史，即多扫描相关（时间累积信息）假定多余回波互不相关并且均匀分布于跟踪门内，则任何跟踪门的体积V内多余回波的数目Cx服从均值为βV的泊松分布。假定在K-1时刻，轨迹a′正确的概率为Pa(k-1)。关键问题是计算k时刻轨迹的正确概率Pa(k)。

多传感器信息融合方法综述

万方数据

多传感器信息融合方法综述作者：吴秋轩，曹广益作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名：机器人英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/a611355704.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

多传感器融合实验报告

非线性卡尔曼滤波与多传感器融合电信少41 刘星辰 2120406102 （1）根据题目中给出的量测方程，进行坐标变换，得 ) )(sin(arctan ))()((sin )())(cos(arctan ))()((cos )(,,22,,,,22,,k i k i k k r i k i k i k i k k i k i k k r i k i k i k i k x x y y y y x x r k y x x y y y y x x r k x θθννθννθ+--?+-+-=?=+--?+-+-=?= 以此坐标画图，结果如下：（2）将非线性问题线性化，新的量测方程为 k r k i k i k v X H Z ,,,+= 其中， ????? ??? ? ??? -+---+----+---+--=0)()() (0 )()()(0)()()(0)()()(2 22 22 22 2,i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k i k y y x x x x y y x x y y y y x x y y y y x x x x H []T k k k k k y y x x X = 扩展卡尔曼滤波算法一个循环如下：

[]1 1 )1()1()1()|1()1|1() 1()'1()|1()1()'1()|1()1()1()1()()'()|()()|1()|1(?)1()1()|1(?)1|1(?--+++-+=+++++=++++++=++=++-++++=++k W k S k W k k P k k P k S k H k k P k W k H k k P k H k R k S k Q k F k k P k F k k P k k z k z k W k k x k k x 将量测方程代入，由于题目中未给出滤波器初值，因此参考作业二中的初值，得到的两个雷达估计的目标状态如下图：距离均方根误差为 [] ∑=-+-= M i k k k k position y y x x M k RMSE 1 22)?()?( 1 )( 将估计位置、量测位置分别代入上式，得到两个雷达量测和估计的距离均方差，如下图：

多传感器数据融合技术的理论及应用

多传感器数据融合技术的理论及应用张宁110101256 摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来，多传感器数据融合技术已经受到广泛关注，它的理论和方法已经被应用到许多研究领域。本文主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。关键词：多传感器；数据融合；融合方法 1引言多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器数据融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、医疗诊断、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 2基本概念及融合原理 2.1多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

多传感器数据融合作业

汽车防盗系统中的多传感器数据融合一、引言汽车日益成为人们生活中不可缺少的部分，然而，令汽车用户担忧的是车辆被盗现象呈逐年上升趋势。现在市场上汽车的防盗系统很多，它们都是多传感器的数据融合技术的应用。二、汽车防盗系统的组成汽车防盗系统主要由信号采集系统、报警系统、控制系统、通讯系统等组成。本系统的工作原理主要：传感器负责采集信号，一般每一种信号都有两个或两个以上不同种类的传感器负责采集，以保证当一个传感器损坏后不会影响系统的工作。当其中任何一个传感器检测到信号不正常时，传感器就会把信息告知中央处理系统，当中央处理器判定为有用的告警信号后就会立刻启动报警系统。当中央处理器发出启动报警系统的命令后，视频系统负责记录偷车人的声音和相貌以给公安机关破案提供线索和证据，声光告警系统则会发出刺耳的鸣叫和亮光以惊吓偷车人使其放弃偷车。在防盗系统中通讯系统起着重要的作用，视频系统采集到的声音图像等信息传送给监控中心和车主，以使监控中心能及时的采取措施，如切断汽车油路等。现在的汽车防盗系统一般采用模块化设计，其系统的逻辑框图如图1-1所示。图1-1

三、汽车防盗系统的传感器说明 3.1微波多普勒传感器利用多普勒效应制成的传感器可以用来探测人体或物体的移动．该传感器在人或物体靠近时接收器接收的频率发生变化，当频率变化至设定值时，可以判断为有人或物体进入防盗系统的预警范围。 3.2振动传感器该传感器的功能是将车辆所受外界作用的机械能转换为电信号。其作用是感受车身或车窗是否受到外界机械碰撞；汽车是否被非法升起，监测轮胎与轮毂之间的压力状态;监测驾驶座是否受压，能够对车体特殊频段的振动进行监测。如图是YD69正反转测量霍尔双通道传感器。 3.3倾角传感器倾角传感器监测车体相对于初始位置是否出现倾角变化，如果这种角度的变是以特定频率出现或达到设定的阈值就可以判断为汽车整体被搬运．如图是一个电压型单轴倾角传感器。

多传感器数据融合

多传感器数据融合多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2

数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测（一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。二．目标跟踪运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

多信息融合作业

制造系统多信息融合及应用 A：简答题 1、简述多信息融合的目的是什么？信息融合的典型问题与方法有哪些？答：多信息融合是指用多信息源对事物的不同侧面、不同阶段、不同深度进行融合决策，以获得完整全面的预测，避免单一信息源的片面偏差。它的主要目的是有效组织与利用能够获得的多种信息资源，提供比只采用其中部分信息资源获得更准确、更可靠、更协调、更经济与更稳定的决策结果。典型问题有：(1)问题：传感感知的多数据源和多信息源具有不同的感知机理和不同数据类型（即异类）；多源数据和信息之间常常不能保持同步；感知的时空范围中目标、时间或者更复杂的态势可能存在变化等，方法：传感感知事件的时空协同、动态协同，面向目标、事件或者复杂态势的合适的控制等。(2)输入的数据类型可能存在差异，方法：引入来自外部参数系统的定位信息等，研究有针对性的解决方法等。(3)不同事件（特征）集中的“目标”数目不一致；输入数据含糊、不一致、冲突或不可靠；输入数据相关的噪声/误差，方法：产生一组可能表示现实世界的模型假设。利用方法选择与获取数据最接近的假设等。(4)决策对象可能比较复杂，具有多目标或者多时间、多层次和多侧面处理需求，复杂的动态（如态势和威胁）的表达和处理模式，方法：利用多层次的概念，包括对象的多层次、处理的多层次、元模型的多层次、多侧面处理等；针对不同层次研究具体的适用理论方法和处理结构；多远信息的协同分析；建立专门的融合评价平台等。 2、如何理解信息融合的层次？对于特定系统对象，试比较数据层融合与特征层融合在有效性方面的区别？答：信息融合的层次有两个层次的含义：一层含义是直接针对融合单元的输入输出关系的表述，这些关系中最常见的有数据-数据对、特征-特征对和决策-决策对，于是形成了数据层融合、特征层融合和决策层融合；另一层含义是针对和整个融合决策任务来说的，依据融合任务的主体情况，任务主导的输入-输出需求，确定数据、特征、决策三层的划分。区别：进行数据层融合的数据集可以来自不同的传感器和（或者）不同的信息源，数据层融合结果一般是数据，可以通过算法提供相应的特征；特征层融合的输入特征可能来自不同数据层融合的结果、也可能来自其他直接提供特征的信息源或者渠道，特征层输出可以直接形成相应的决策。 3、数据关联有哪些类型，如何将异源、异构数据进行关联？答：数据关联分为静态数据关联和动态数据关联，静态数据关联存在三种典型情况：具有同样维数的多传感器的数据关联、具有不同维数的多传感器的数据关联和具有多个站点的多传感器的数据关联。对象代理模型可以作为数据集成的一种通用的数据模型，它也是能够很好地解决各个异

多传感器数据融合算法.

一、背景介绍：多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法：设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

2018机器人传感器习题题库 - 附答案

1.多传感器数据融合的结构形式有串联型融合，并联型融合，混联型融合。 2. 3 4自校准层中用到的算法包括自适应加权算法、和（贝叶斯估算法，分布图与分批估计算法）。 5传感器一般由敏感元件，转换元件，测量电路，辅助电路等组成。 6机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成。 7.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成。 8.根据信息融合处理方式的不同，可以将多传感器信息融合系统结构分为集中、分散、混合、反馈型等。 9.常用的多传感器信息融合方法可以分为以下四大类。 10.根据处理对象的层次不同，可以将信息融合分类为数据层融合、特征层融合、决策层融合。 12.11.序号跳了， 13.11、12并没有题目。 14.机器人的机械结构系统由机械构件和传动机构组成。 15.机器人的运动方式主要有、、、及。 16.机器人传感器分为内部传感器和外部传感器两种。 17.多传感器信息融合过程主要包括A/D、数据预处理、特征值提取、和融合计算等环节。 18.智能传感器的硬件结构模块要由以下六个部分组成一个或多个敏感器件、微处理器或为控制器、非易失性可擦写存储器、双向数据通信的接口、模拟量输入输出接口、高效的电源模块。 19.传感器的标定可分为动态标定和静态标定。 20.传感器按构成原理分类为结构型和物性型。 21.压电传感器是根据压电效应制造而成的。 22.机器人的机械结构系统中的机械构件由机身、手臂和末端执行器三大件组成。 23.机器人驱动系统的驱动方式主要有液压、气压和电气。 24.机器人内部传感器主要包括位置、速度、加速度、倾斜角、力觉传感器等五种基本种类。 25.智能传感器是由传感器和微处理器相结合而构成的。第7题重复 26.多传感器信息融合的常用方法可以分为估计、分类、推理、人工智能四大类。 26.传感器按能量关系分类为能量转换和能量控制型；按基本效应分类分为物理、化学、生物型。第19题合并 27传感器进行动态特性标定时常用的标准激励源有周期函数和瞬变函数两种。 28机器人的机械结构系统由机械构件和传动系统组成。第13题重复 29机器人外部传感器主要包括视觉传感器、触觉、接近度、激光等基本种类。 30.智能传感器的实现方式主要有非集成化的模块方式、集成化实现和混合实现三种形式。 31.多传感器信息融合的系统结构分为集中、分散、混合、反馈型四大类。第8题重复 32.机器人电器驱动系统中，马达是其执行元件。

多目标跟踪算法

多目标跟踪算法先来回顾下卡尔曼滤波器：假定k k x |表示当前k 时刻目标的状态，k 1k x |+表示下一个时刻目标的状态，k z 则表示k 时刻的实际观测。一般地模型都假定为线性的：这里的1k x +为k+1时刻目标的状态，k x 为k 时刻的状态，为状态转移矩阵，而是服从均值为0方差为的正态分布，表示由噪声等引起的干扰。卡尔曼滤波采取初步估计：这里的估计只是初步的估计，状态估计与实际状态的误差矩阵等于状态1k x +的的方差，即：更新（修正）：这里已知了实际观察，同样是假定观测与状态的似然关系是线性的，即满足：服从一个均值为0方差为的正态分布。卡尔曼滤波器给出了经过更新后得到的比较合理的k+1时刻的估计为：相应地得到了更新后方差的估计：这里：其实这些都是通过最小二乘法推出来的，即使得误差：最小，而初步估计也是通过最小二乘法获得，即使得：最小。有了上述估计方程后，便可以获得一个估计流程：

下面再介绍下贝叶斯公式先看一个定义马氏链：设{} ,,,k j i E =为有限集或可列集，称()0n n X ≥为定义在概率空间()P F,,Ω上，取值于空间E 的马氏链，如果满足下面的马氏性：对一切n 10i i i ,,, 有 [][]1n 1n n n 1n 1n 00n n i X i X P i X i X i X P ----======|,,| 若左边的条件概率有定义，则称[]i X j X P 1n n ==-|为在n-1时刻状态为i,在n 时刻在j 的转移概率函数，若它与n 无关，则记为ij p ，并称为时齐的或齐次的。显然这里的马氏性接近于独立性，在一定程度上可以称为无记忆性或无后效性。下面我们来推导贝叶斯公式：容易由条件概率公式定义知而 ()()()()()()( ) ()() ()( ) ()() ( )() ()()() 1 k 1 k 1k k k 1 k k 1k k k 1k k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k k k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k k k 1k 1k 1k 1k 1k z x f dx x f x z f x f x z f z f dx x f x z f x z f z f x f x z f x z f dx z x f x z f z x f x z f x f +++++++++++++++++++++++== ? == ?? ?||||||||||||||||||||||||| 就得到了更新后的公式如下：这里记于是就可以得到贝叶斯滤波器跟踪流程如下：实际上可以证明，卡尔曼滤波器是贝叶斯滤波器的一种特殊形式，由于假定噪声服从正态分布，同样地观测与状态估计的误差也是服从正态分布，那么不难得：

传感器作业-扫地机器人设计

第一章绪论课题研究背景近年来，随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展，服务机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。一方面随着信息高速发展和生活、工作节奏的加快，人们需要从繁杂的家庭劳动中解脱出来；另一方面人口的老龄化和社会福利制度的完善也为某些服务机器人提供了广泛的市场应用前景。区别于工业机器人，服务机器人的一个主要特征就是服务机器人是一种适用于具体的方式、环境及任务过程的机器人系统，其活动空间大，具有在非结构环境下的移动性，因此扫地机器人是一种能够自动执行房间清扫的家用服务机器人，集中了机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能技术等多学科。开始于20世纪80年代的研究，现在已经有多重样机和产品，并且促进了家庭服务机器人行业的发展，也促进了移动机器人技术、图像、语音识别、传感器等技术的发展。许多发达国家都将其视为机器人研究的新领域给予重视。有关资料也预测扫地机器人是未来几年需求量最大的服务机器人，特别是日用扫地电器不论在市场上或者是在产品创新上，绝对是所有小家电产品中最活跃的，未来仍有很大的成长空间，因此此课题研究有很大的意义。国内外研究现状扫地机器人的特点扫地机器人具有如下的特点： (1)扫地机器人自带电源，小巧轻便、操作简单、自主性强、具有很强的实用性。 (2)扫地机器人的工作环境主要为普通家庭环境，也可以用于机场候机大厅、展

览馆、图书馆等公共场所。环境的共同特征为有限的封闭空间、平整的地板以及走动的人员，因此可以归结为复杂多变、结构化的动态环境。所以环境适应性是对此类机器人的基本要求。 (3)扫地机器人的任务是清扫地面，工作的对象是地面的灰尘、纸屑以及其他一些小尺寸物体，而大尺寸物体不作为扫地机器人的处理对象。考虑到安全因素，扫地机器人必须对人及家庭物品等不构成任何危害，同时扫地机器人还必须具备自我保护的能力。随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发己具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及扫地度。用传感器探测环境，分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明，目前发展较快并且对扫地机器人发展影响较大的关键技术是：路径规划技术、传感技术、吸尘清扫技术、电源技术等。 ①路径规划技术扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并实现所需清扫区域完全路径覆盖。按机器人工作环境不同可分为静态结构化环境、动态己知环境和动态不确定环境，按机器人获取环境信息的方式不同可以分为基于模型的路径规划和基于传感器的路径规划。根据机器人对环境信息知道的程度不同，可以分为两种类型：全局路径规划和局部路径规划。常用的环境建模的主要方法有：可视图法、自由空间法、栅格法、势场法等。与其它移动机器人相比较，扫地机器人作业环境和作业任务相对简单，机器人要实现自主路径规划、控制和作业并不困难。 ②传感技术扫地机器人在工作时需要实时地检测自身状态信息和收集外界环境息，以控

传感器作业-扫地机器人设计

第一章绪论 1.1 课题研究背景近年来，随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展，服务机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。一方面随着信息高速发展和生活、工作节奏的加快，人们需要从繁杂的家庭劳动中解脱出来；另一方面人口的老龄化和社会福利制度的完善也为某些服务机器人提供了广泛的市场应用前景。区别于工业机器人，服务机器人的一个主要特征就是服务机器人是一种适用于具体的方式、环境及任务过程的机器人系统，其活动空间大，具有在非结构环境下的移动性，因此扫地机器人是一种能够自动执行房间清扫的家用服务机器人，集中了机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能技术等多学科。开始于20世纪80年代的研究，现在已经有多重样机和产品，并且促进了家庭服务机器人行业的发展，也促进了移动机器人技术、图像、语音识别、传感器等技术的发展。许多发达国家都将其视为机器人研究的新领域给予重视。有关资料也预测扫地机器人是未来几年需求量最大的服务机器人，特别是日用扫地电器不论在市场上或者是在产品创新上，绝对是所有小家电产品中最活跃的，未来仍有很大的成长空间，因此此课题研究有很大的意义。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 扫地机器人的特点扫地机器人具有如下的特点： (1)扫地机器人自带电源，小巧轻便、操作简单、自主性强、具有很强的实用性。 (2)扫地机器人的工作环境主要为普通家庭环境，也可以用于机场候机大厅、展览馆、图书馆等公共场所。环境的共同特征为有限的封闭空间、平整的地板以及走动的人员，因此可以归结为复杂多变、结构化的动态环境。所以环境适应性是对此类机器人的基本要求。 (3)扫地机器人的任务是清扫地面，工作的对象是地面的灰尘、纸屑以及其他一些小尺寸物体，而大尺寸物体不作为扫地机器人的处理对象。考虑到安全因素，扫地机器人必须对人及家庭物品等不构成任何危害，同时扫地机器人还必须具备自我保护的能力。随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发己具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及扫地度。用传感器探测环境，分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明，目前发展较快并且对扫地机器人发展影响较大的关键技术是：路径规划技术、传

目标跟踪算法

clc; clear; x=[0 16 25 33 50 65 75 82 100]; y=[0 172.5 227.5 324.2 330.7 286.1 237.7 201.7 0]; plot(xx,yy); 的图为 xx = 0:.01:100; yy = spline(x,y,xx); plot(xx,yy)

Matlab画平滑曲线的两种方法（拟合或插值后再用plot即可）分类：MATLAB2012-12-02 11:15 25540人阅读评论(4) 收藏举报自然状态下，用plot画的是折线，而不是平滑曲线。有两种方法可以画平滑曲线，第一种是拟合的方法，第二种是用spcrv，其实原理应该都一样就是插值。下面是源程序，大家可以根据需要自行选择，更改拟合的参数。 clc,clear; a = 1:1:6; %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

plot(a, b, 'b'); %自然状态的画图效果 hold on; %第一种，画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合，c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后，每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点用*画出来 hold on; %第二种，画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3); plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

多目标跟踪方法研究综述

经过近４０多年的深入研究和发展，多目标跟踪技术在许多方面都有着广泛应用和发展前景，如军事视觉制导、机器人视觉导航、交通管制、医疗诊断等［１－２］。目前，虽然基于视频的多运动目标跟踪技术已取得了很大的成就，但由于视频中图像的变化和物体运动的复杂性，使得对多运动目标的检测与跟踪变得异常困难，如多目标在运动过程中互遮挡、监控场景的复杂性等问题，解决上述难题一直是该领域所面临的一个巨大挑战，因此，对视频中多目标跟踪技术研究仍然是近年来一个热门的研究课题［３－５］。１、多目标跟踪的一般步骤基于视频的多目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机视觉等众多领域中的先进技术和核心思想。不同的多目标跟踪方法其实现步骤有一定的差异，但多目标跟踪的主要流程是相同的，如图１所示，其主要包括图像预处理、运动目标检测、多目标标记与分离、多目标跟踪四个步骤。图１多目标跟踪基本流程图２、多目标跟踪方法多目标跟踪方法可以根据处理图像或视频获取视点的多少分为两大类，一类是单视点的多目标跟踪，另一类就是多视点的多目标跟踪。２．１单视点的方法单视点方法是针对单一相机获取的图像进行多目标的检测和跟踪。该方法好处在于简单且易于开发，但由于有限的视觉信息的获取，很难处理几个目标被遮挡的情况。块跟踪（Ｂｌｏｂ－ｔｒａｃｋｉｎｇ）是一种流行的低成本的跟踪方法［６－７］。这种方法需要首先在每一帧中提取块，然后逐帧寻找相关联的块，从而实现跟踪。例如ＢｒａＭＢＬｅ系统［８］就是一个基于已知的背景模型和被跟踪的人的外表模型计算出块的似然性的多块跟踪器。这种方法最大的不足之处在于：当由于相似性或者遮挡，多个目标合并在一起时，跟踪将导致失败。因此，可以取而代之的方法是通过位置、外观和形状保留清晰目标的状态。文献［９］利用组合椭圆模拟人的形状，用颜色直方图模拟不同人的外观，用一个增强高斯分布模拟背景以便分割目标，一旦场景中发现对应于运动头部的像素，一个ＭＣＭＣ方法就被用于获取多个人的轮廓的最大后验概率，在单相机的多人跟踪应用中取得了非常有意义的结果。Ｏｋｕｍａ等人提出了一种将Ａｄａｂｏｏｓｔ算法和粒子滤波相结合的方法［１０］。该方法由于充分利用了两种方法的优点，相比于单独使用这两种方法本身，大大降低了跟踪失败的情形，同时也解决了在同一框架下检测和一致跟踪的问题。Ｂｒｏｓｔｏｗ等人提出了一个用于在人群中检测单个行人的特征点轨迹聚类的概率框架［１１］。这个框架有一个基本假设是一起运动的点对可能是同一个个体的一部分，并且把它用于检测和最终的跟踪。对于完全和部分遮挡目标以及外观变化，这些方法和另外一些相似的方法都有很大的局限性。为了解决遮挡问题，一系列单视点跟踪技术应运而生。典型的方法是利用块合并来检测遮挡的发生［１２］。当被跟踪的点消失，跟踪特征点的方法就简单的将其作为一个被遮挡特征点。近年来，基于目标轮廓和外观的跟踪技术利用隐含的目标到相机的深度变化来表示和估计目标间的遮挡关系。但大多数方法都只能解决部分遮挡，不能解决完全被遮挡的情况。另外，小的一致运动被假设为是可以从遮挡视点中可以预测运动模式的，这些给没有预测运动的较长时间的遮挡的处理带来问题。尽管这些单视点的方法有较长的研究历史，但这些方法由于不能明锐的观察目标的隐藏部分，因此不能很好地解决有２或３个目标的遮挡问题。２．２多视点的方法随着复杂环境中对检测和跟踪多个被遮挡的人和计算他们的精确位置的需要，多视点的方法成为研究的热点。多视点跟踪技术的目的就是利用不同视点的冗余信息，减少被遮挡的区域，并提供目标和场景的３Ｄ信息。尽管通过相机不能很好地解决目标跟踪问题，但却提出了一些很好的想法，如选择最佳视点，但这些方法都以实际环境模型和相机校正为特征。９０年代后半期，在很多文献中给出了多视点相关的多目标跟踪方法。比如利用一个或多个相机与观察区域相连的状态变化映射，同时给出一系列的行为规则去整合不同相机间的信息。利用颜色在多个视点中进行多目标的跟踪的方法，该方法模拟了从基于颜色直方图技术的背景提取中获得的连接块并应用其去匹配和跟踪目标。除此之外，也有在原来的单视点跟踪系统进行扩展的多视点跟踪方法。该方法主要是通过一个预测，当预测当前的相机不在有一个好的视点时，跟踪就从原来凯斯的那个单相机视点的跟踪转换到另外一个相机，从而实现多视点的跟踪。基于点与它对应的极线的欧氏距离的空间匹配方法、贝叶斯网络和立体相对合并的方法都是多目标多视点跟踪的常见方法。尽管这些方法都试图去解决遮挡问题，但由于遮挡的存在，基于特征的方法都不能根本解决，其次，这些方法中的遮挡关系的推理一般都是根据运动模型，卡尔曼滤波或者更普遍的马尔科夫模型的时间一致性来进行的。因此，当这个过程开始发散，这些方法也不能恢复遮挡关系。最近一种基于几何结构融合多个视点信息的Ｈｏｍｅｇｒａｐｈｉｃｏｃｃｕｐａｎｃｙｃｏｎｓｒｒａｉｎｔ（ＨＯＣ）［１２］方法，可以通过在多场景平台对人的定位来解决遮挡问题。仅采用随时间变化的外表信息用于从背景中检测前景，这使得在拥挤人流的场景中的外表遮挡的解决更健壮。利用多视点中的前景信息，主要是试图找到被人遮挡的场景点的图像位置，然后这些被遮挡的信息用于解决场景中多个人的的遮挡和跟踪问题。在这种思想指导下，Ｍｉｔｔａｌ，Ｌｅｉｂｅ，Ｆｒａｎｃｏ等的研究工作和机器人导航中基于遮挡网格的距离传感器的并行工作是相似的，这些方法在融合３Ｄ空间信息的时候需要进行校正相机。但ＨＯＣ方法是完全基于图像的，仅需要２Ｄ结构信息进行图像平面的融合。当然也有另外一些不需要进行相机校正的算法被提出，但需要学习一个与相机最小相关的信息。在目标跟踪过程中，由于这些方法依赖于单个相机的场景，对于拥挤场景中目标分布密度增加九无能为力了。在ＨＯＣ的多视点的目标跟踪中，对于任何单一相机的场景，或者相机对的场景，都不需要进行定位和跟踪目标，而是从所有相机的场景中收集证据，形成一个统一的框架，由于该方法能够从多个时间帧的场景中进行场景被遮挡概率的全局轨迹优化，因此可以同时进行检测和跟踪。３、总结动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成部分，它融合了图像处理、模式识别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果，是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在军事武器、工业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。尤其是对于多目标检测与跟踪中的遮挡与被遮挡的处理，对提高智能监控中目标的行为分析有着重要的意义。随着监控设备的发展和设施的铺设，多视点的场景图像是很容易得到的，因此借助信息融合的思想，充分利用不同角度对目标的描述信息，可以很大地改进目前基于单视点的多目标检测和跟踪的精度，能够很好地解决单视点方法中不能很好解决的遮挡问题。参考文献［１］胡斌，何克忠．计算机视觉在室外移动机器人中的应用．自动化学报，２００６，３２（５）：７７４－７８４．［２］Ａ．Ｏｔｔｌｉｋ，Ｈ．－Ｈ．Ｎａｇｅｌ．ＩｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＭｏｄｅｌ－ＢａｓｅｄＶｅｈｉｃｌｅＴｒａｃｋｉｎｇｉｎＶｉｄｅｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆＩｎｎｅｒ－ＣｉｔｙＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，２００８，８０（２）：２１１－２２５．多目标跟踪方法研究综述苏州联讯图创软件有限责任公司陈宁强［摘要］文章对目前现有的多目标跟踪方法从信息获取的不同角度进行了综述。主要分析比较了目前单视点和多视点目标跟踪方法对于目标遮挡问题的处理性能，并指出多视点的基于多源信息融合的思想，可以较好地解决场景中目标的遮挡问题。［关键词］单视点多视点目标跟踪信息融合基金项目：本文系江苏省自然科学基金（ＢＫ２００９５９３）。作者简介：陈宁强（１９７３－），男，江苏苏州人，工程师，主要研究方向：ＧＩＳ、模式识别和图像处理与分析。目标跟踪多目标标记与分离匹配目标模型运动检测当前帧图像背景提取去噪ＲＯＩ预处理视频序列（下转第２６页）