申请/专利权人：哈尔滨工业大学

申请日：2022-06-28

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN115081224A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06K9/62;G06F111/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：基于DBSCAN分群的群目标跟踪方法，涉及群跟踪技术领域。本发明是为了解决现有群目标跟踪方法分群结果缺乏稳定性导致跟踪精度低的问题。本发明包括：获取空间目标数据集；利用空间目标数据集采用DBSCAN算法对空间目标进行初始分群，获得空间目标群；获取每个空间目标群的轮廓，利用每个空间目标群的轮廓获得每个空间目标群的群中心；获得每个空间目标群中心位置信息，利用滤波器对每个空间目标群中心进行位置跟踪；获取空间目标群中的每个目标的量测值，根据每个目标的量测值获取每个空间目标群边界点集；判断每个空间目标群的轮廓是否发生突变，若没有发生突变则利用滤波器对每个空间目标群的轮廓进行跟踪。本发明用于对群目标进行跟踪。

主权项：1.基于DBSCAN分群的群目标跟踪方法，其特征在于所述方法具体过程为：步骤一、获取空间目标数据集；所述空间目标数据集包括：每个空间目标的位置坐标，以及坐标方向上的速度；步骤二、利用空间目标数据集采用DBSCAN算法对空间目标进行初始分群，获得空间目标群，并获取每个空间目标群的轮廓，利用每个空间目标群的轮廓获得每个空间目标群的群中心；步骤三、利用星凸随机超曲面对步骤二获得的空间目标群轮廓进行建模，获得空间目标群轮廓模型；步骤四、获取步骤二获得的每个空间目标群的群中心位置信息，并利用滤波器对每个空间目标群中心进行位置跟踪；步骤五、对步骤三获得的每个空间目标群的轮廓模型进行跟踪：步骤五一、获取空间目标群中的每个目标的量测值，并根据每个目标的量测值获取每个空间目标群边界点集；步骤五二、根据每个空间目标群边界点集判断每个空间目标群的轮廓是否发生突变，若发生突变则重新执行步骤五一，若没有发生突变则利用滤波器对每个空间目标群的轮廓进行跟踪。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 基于DBSCAN分群的群目标跟踪方法

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