红外多目标跟踪中的稀疏多假设匹配和模型优化研究.docx

红外多目标跟踪中的稀疏多假设匹配和模型优化研究

目录

红外多目标跟踪中的稀疏多假设匹配和模型优化研究（1）．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

红外多目标跟踪技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1红外多目标跟踪的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2红外多目标跟踪的挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

稀疏多假设匹配算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1稀疏多假设匹配算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2算法流程与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

模型优化方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1模型优化的目标与原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2模型优化算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2.1梯度下降法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2.2随机梯度下降法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.3牛顿法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3模型优化在红外多目标跟踪中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

稀疏多假设匹配与模型优化结合的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1结合策略与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2.2实验评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

红外多目标跟踪中的稀疏多假设匹配和模型优化研究（2）．．．．．．．29

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

研究内容和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

二、红外多目标跟踪技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

红外多目标跟踪技术