本文選題：多目標(biāo)跟蹤 + 軌跡預(yù)測(cè)��； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：為了解決監(jiān)控視頻中對(duì)大量不同類型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)的問(wèn)題,系統(tǒng)地提出了對(duì)多類目標(biāo)的軌跡預(yù)測(cè)流程;在社交力模型的基礎(chǔ)上,探討了一種新的以慣常速率為聚類對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式特質(zhì)分類方法,并應(yīng)用這種方法在Stanford Drone數(shù)據(jù)庫(kù)上取得了領(lǐng)先的結(jié)果.該方法可以使目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)的研究對(duì)象拓展到除行人以外的其他任何移動(dòng)目標(biāo),如汽車(chē)、自行車(chē)等運(yùn)動(dòng)物體,并對(duì)它們的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行有效預(yù)測(cè).該方法在實(shí)現(xiàn)高精度預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,極大地縮短了目標(biāo)分類所用的時(shí)間,分類效率的提高達(dá)5個(gè)數(shù)量級(jí).
[Abstract]:In order to solve the problem of moving track prediction for a large number of different types of moving targets in monitoring video , a new trajectory prediction process for multi - class objects is systematically presented . Based on the social - force model , a new classification method of moving patterns based on the conventional rate is discussed , and the leading results are obtained on the Stanford Drone database . The method can make the research object of the target trajectory prediction to any other moving object other than pedestrians , such as automobiles , bicycles and other moving objects .
【作者單位】： 北京大學(xué)深圳研究生院物聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)實(shí)驗(yàn)室;中山大學(xué)物理學(xué)院;中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61340046,61673030,U1613209) 教育部博士學(xué)科點(diǎn)科研基金資助項(xiàng)目(20130001110011) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015A030311034)
【分類號(hào)】：TP391.41

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3 張q受，

本文編號(hào)：1944448