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搜索资源 - multiple hypothesis tracking
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多假设跟踪算法（MHT）是一种在数据关联发生冲突时，形成多种假设以延迟做决定的逻辑。与PDA合并多种假设的做法不同，MHT算法把多个假设继续传递，让后续的观测数据解决这种不确定性。举个例子，PDA对所有假设以对应的概率进行加权平均，然后再对航迹进行更新。因此，如果有10个假设，PDA会将这10个假设有效的合并只留下一个假设。而另一方面，MHT却是保持这10个假设的子集并延迟决定，这样可以利用之后的观测数据解决当前扫描帧的不确定性问题。 -Multiple Hypothesis Tracking
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采用多假设检验法实现多目标跟踪，建立了多目标跟踪/视频监控平台，结合卡尔曼滤波预测目标轨迹。用户可以自己修改相关代码。-This code complete multiple object tracking/multiple target tracking/multi target tracking/multi object tracking using multiple hypothesis test/multi hypothesis test, builds up a visual surv
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Probability Hypothesis Density filter versus Multiple
Hypothesis Tracking
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Evaluating a multiple hypothesis multitarget tracking algorithm
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Implementation of the Murty algorithm to obtain the best K assignments. Includes the implementation of the Jonker-Volgenant algorithm.
Usual applications are multiple target tracking algorithms, Joint Probabilistic Data Association (JPDA), Mult
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程序对多目标跟踪进行了仿真，运用的是多假设模型-Procedures for multi-target tracking simulation, the use of multiple hypothesis model
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MHT(多假设跟踪)是一种基于多个扫描周期量测, 进行数据互联的技术, 理论上是解决数
据关联的最优方法。文中重点阐述多假设跟踪算法中数据聚簇、假设生成及假设概率计算、假设约简与
剪枝等环节。从工程角度出发, 采用K best最优假设和N scan 回溯剪枝以提高算法效率和实用-MHT (multiple hypothesis tracking) is a kind of multiple scan cycle measurement based, d
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Over-the-horizon radar (OTHR) exploits skywave propagation
of high-frequency signals to detect and track targets,
which are different from the conventional radar. It
has received wide attention because of its wide area surveillance,
long detectio
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