一种改进的LAP多目标跟踪数据互联方法

围绕传统多假设跟踪(MHT)算法跟踪过程中的数据关联效率问题,分析了算法的基本过程,并对造成关联假设组合爆炸的原因进行剖析。在此基础上,提出了一种基于利用似然比航迹得分简化后的线性分配LAP的MHT数据关联方法,并对交叉轨迹运动物体进行了跟踪仿真实验。仿真表明改进后的算法在保证跟踪准确性的前提下,对关联假设和剪枝过程的计算量和复杂度均有一定程度的降低。     

基于随机森林的车辆行为分析方法

为了实现智能交通领域异常车辆的自动识别,结合实际情况及大量的实验仿真,提出一种由目标车辆检测跟踪、车辆轨迹处理、车辆行为分析三部分组成的解决方案.首先采用改进的高斯模型背景差分算法来检测目标车辆,接着采用基于粒子滤波算法跟踪目标车辆,然后拟合跟踪轨迹以提取特征值,最后将特征样本输入随机森林算法生成分类器,对车辆行为进行分析.实验结果表明该方法能够实现对现实场景中车速过快和频繁变道两种异常行为的识别.     

基于改进数据关联的三维多目标跟踪算法

针对传统三维多目标跟踪算法在复杂场景中出现的误关联、跟踪中断、适应性差等问题,在数据关联阶段进行了相应改进,提出了一种基于加权聚合关联代价和目标预测置信度的多目标跟踪算法。首先,结合目标的位置、外观、方向特征计算加权聚合关联代价以度量目标之间的差异性。然后,在关联代价矩阵中引入预测置信度的相关概念,并依据该置信度调整丢失目标的关联搜索域。最后,使用卡尔曼滤波器进行目标运动状态以及预测置信度的更新。在实测数据上的实验结果表明,所提出的算法能够提高点云遮挡、轨迹交叉情况下的跟踪正确率,在MOTA上达到了73.6%。     

基于δ-GLMB自适应门限判定的多量测目标跟踪算法

针对实际复杂交通场景中毫米波雷达能从单目标上获得多个量测导致广义标签多伯努利（δ-Generalized labelled multi-Bernoulli, δ-GLMB）滤波算法的多目标跟踪结果中出现单目标有多条轨迹等问题,提出了一种在δ-GLMB跟踪结果的基础上加入自适应门限判定的改进算法。首先,通过δ-GLMB滤波器对场景中目标进行跟踪,然后通过自适应门限判定方法实现目标多余轨迹点的删除和属于同目标的轨迹的标签统一。本文使用77GHz毫米波雷达对实际交通场景的监测数据进行了实验,结果表明本文提出的方法在目标个数估计准确率上有显著提高,对实际交通数据的鲁棒性更好。      

交通监测毫米波雷达数据预处理方法研究

毫米波雷达交通监测场景中待检测目标较多、各目标间点迹特征接近,导致点迹凝聚精度低,对此, 文中提出一种改进的交通监测毫米波雷达数据预处理方法。首先通过短时多帧数据积累提高车辆目标点迹密度, 随后利用加权欧式距离度量点间距离以提高密集间隔目标的类间距离,并对点间距离分布进行曲线拟合实现聚类 算法参数的自适应求解,最后利用基于密度的噪声空间聚类(DBSCAN)算法对点迹进行凝聚处理。由雷达实测数据 进行实验验证,相较于传统方法,原始点迹数据经凝聚后跟踪得到车流量统计精度提高10. 97%,结果表明所提方法 能够对车辆点迹信息进行较为精确的凝聚,改善了毫米波雷达在交通监测领域的应用效果。     

基于地铁复杂场景下异常行为的视频分析研究

为减少异常行为在公共场所造成的安全隐患,以复杂场景地铁为研究背景,从人工智能的角度出发,全面地分析异常行为特征并进行系统设计,快速标定视频监控场景。在上下文场景模型与异常行为模型建立的基础上,采用改进camshift算法对轨迹间断进行填补并跟踪,提出了一种以轨迹属性集对晕倒异常行为进行表征。实验结果表明,该算法能够快速分析地铁场景中的晕倒行为并及时预警,检测率为89.9%。     

基于粒子滤波和数据关联的多目标跟踪算法

针对图像序列中低信噪比条件下的点状多目标跟踪问题,在已获得各个目标初始信息的基础上,结合粒子滤波和联合概率数据关联(JPDA),研究了一种基于单帧检测的实时多目标跟踪算法.介绍了其基本思想和具体算法实现步骤,并在MATLAB仿真环境下实现了该跟踪算法.实验仿真结果表明,该算法能够准确跟踪作任意轨迹运动的多个点状动目标,具有良好的实时性与准确性.     

多目标跟踪中基于特征辅助的概率数据关联算法

在传统的多目标跟踪系统中,数据关联仅利用了那些与目标状态向量直接相关的信息。在此提出了一种基于广义概率数据关联(GPDA)的新的关联算法即特征辅助跟踪(FAT)算法。该算法同时利用了目标的特征信息和状态信息进行数据关联,较好地解决了在密集杂波环境下对近目标的跟踪问题。最后以目标的一维距离像信息为例进行仿真,仿真结果表明,所提出的算法使跟踪性能优于传统的概率数据关联。     

基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器密集多目标跟踪,则计算量剧增,数据关联成功率下降。因此,改进联合概率数据关联(AJPDA)算法对多传感器多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,然后采用JPDA算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联。仿真结果表明,AJPDA算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题。     

多雷达数据融合中的数据预处理

多雷达数据融合的数据来自不同的雷达,在融合处理前要作相应的处理,如点迹过滤、点迹合并、野值剔除、空间对准、时间对准等等,本文就这些问题作一些讨论.     

从流量经营到大数据经营

把"流量"的客观属性归纳为规模性、层次性、异质性和不可分性,揭示了流量巨大的潜在价值。基于电信运营商现有流量经营模式的分析,发现"面向手段性需求"、"无直接网络效应"和"边际成本下降有限"3大缺陷是流量经营价值困境的根源。在辨别"大数据"与"流量"内在联系的基础上,提出大数据经营模式并进行基于类比、场景勾画和理论分析的相关阐述,包括电信运营商和OTT在内的大数据经营者们,将经历消费平台、垂直平台和公共平台3个演化阶段,最终成为大数据公共平台运营商。最后,对电信运营商向大数据经营转型提出一些建议。     

Data Breaches [The Data]

Willie Sutton famously said that he robbed banks because that?s where the money was. You might think that today?s thieves would do the same, possibly by hacking into ATM machines. Yet it turns out that financial services account for only 14 percent of data breaches, while 20 percent are in the food and beverage industry.     

数据仓库和数据挖掘语言初探

着重阐述了数据仓库的基本概念、特征和体系结构，并介绍了使DW作用得以发挥的决策支持工具。还介绍了几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展，提出了数据挖掘语言分类的方法，在此基础上，对数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究，最后指出了数据挖掘语言的发展趋势，以及若干待解决的问题。     

基于GIS的气象时空数据挖掘和融合技术

论述了地理信息系统、数据挖掘、时空数据挖掘的概念和技术方法。在此基础上,针对气象数据具有来源复杂、种类繁多、格式多样、表现形式各异、数据量大和增长速度快等特点,提出了基于地理信息系统进行时空数据挖掘和数据融合的设想,并根据各自优势将三者进行集成并设计了其在气象服务方面的应用框架,提高了气象数据的使用率和气象服务的准确率。     

产品数据管理系统中数据安全性研究

研究了现有产品数据管理中数据的安全模式和体系结构，对存在的安全隐患进行了令堑，哲提出了解决这些安全隐患的技术途径和产品数据管理系统中工程数据存储加密方案；该方案已在某产品数据管理系统中得到了应用。     

IC设计数据的语义数据模型

IC设计数据管理是研制一体化IC-CAD系统的重要内容。本文提出了一个适于CAD设计数据管理的语义数据模型及在此模型下IC设计数据的具体表示及管理。语义数据模型提供了表达设计实体及其相互依赖关系的一体化方法。基于此模型的设计数据管理软件已在Unix Sun3工作站上构成,并成功地应用于组合电路逻辑综合系统中。语义数据模型能提高CAD系统的可扩充性,并可很好地支持系统的模块化结构。