简介：提出一种视频多目标中跟踪人体目标的有效方法．在单摄像头对固定场景监控中，首先通过彩色空间的降维，根据置信度更新背景模型，消除时间变化引起的阳光，天气等因素对背景图像的影响；然后使用背景减除获得多目标模板，分析多目标遮挡问题，利用人体目标的多子块灰度特征匹配得多目标遮挡中人体目标的跟踪；实验证明这种方法可有效地用于视频的人体跟踪中．

简介：水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立，而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点，建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型，提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型，并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策，具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．

简介：为了在杂波环境中准确的完成雷达微弱多目标的检测,需要对雷达微弱多目标检测方法进行研究。采用当前检测方法在杂波干扰下对雷达微弱多目标进行检测时,不能有效的去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到的目标运动轨迹误差较大,存在信噪比低和检测准确率低的问题。提出一种杂波干扰下雷达微弱多目标检测方法,以地面的辐射源作为雷达发射站,载机作为接收站,建立雷达系统模型,通过雷达系统模型得到目标回波信号模型;通过滤波器去除目标回波信号中存在的噪声信号,得到重构的目标回波信号,通过两级门限检测方法得到微弱目标的状态序列,采用逆序递推法得到目标的运动轨迹,完成杂波干扰下雷达微弱多目标的检测。实验结果表明,所提方法的信噪比高、检测结果准确率高。

简介：摘要：针对复杂背景条件下动态多目标实时监测算法效果不佳的问题，本文设计一种能进行对运动目标实施感知的视频跟踪系统。该系统基于原YOLOv4目标检测算法上对其改进。首先，对骨干特征提取网络进行理论创新，旨在提升网络的表达能力并提升特征提取能力；然后，提出YOLOv4-PPMCC感知跟踪模型使检测与跟踪功能合二为一，从而实现连续、实时准确的跟踪；最后，本系统能够将大型场景中的多个目标跟踪、检测与分析等功能整合在一起，智能地分析前端摄像机所获取的影像资料，并对其进行自动收集、归类，并在后台实时查看分析结果和视频记录。该算法实时性更佳，与传统的多目标跟踪算法相比较，计算量大大降低，跟踪结果更准确，可以实现对多目标持续和准确的跟踪。

简介：无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。

简介：针对状态一状态动态关联算法关联精度差，计算量大等缺点，提出了基于状态一量测动态关联的多目标只测角无源跟踪算法。该算法在航迹起始后，将目标状态估计直接与下一时刻由静态量测一量测数据关联确定的S元量测进行关联，利用二维分配算法得出关联对后，通过不敏卡尔曼滤波算法对关联出的方位角集合进行非线性滤波从而实现对与之关联目标的状态更新。仿真结果表明所提多目标跟踪算法能有效关联不同时刻源于同一目标的S元量测从而实现多目标跟踪且适合目标数目变化的情况，具有较好的工程应用前景。

简介：针对海面密集目标跟踪时数据关联难度大且跟踪精度不高的问题,提出了一种基于船载自动识别系统（AIS）信息的雷达航迹融合方法。首先,根据AIS测量值和雷达的测量噪声等级确定融合系数,保证融合数据的合理性;然后,使用融合后的航迹对雷达测量值作双波门的数据关联处理,优化数据关联方法,提高源于目标测量值的置信度,降低虚警和杂波的影响,进一步提高航迹的稳健性和跟踪精度;最后通过仿真和实测数据证明了所提方法的有效性和优越性。

简介：

简介：摘要：本文主要研究甚高频全向信标系统对多目标跟踪的优化方法。通过对多目标跟踪技术的现状和存在的问题进行分析，提出了一种基于甚高频全向信标系统的优化方法。该方法通过优化信标的布局和信号处理算法，提高了多目标跟踪的准确性和效率。实验结果表明，该方法在多目标跟踪任务中取得了良好的效果。

简介：摘要：本文针对面向多目标检测和跟踪的交通事件检测问题展开研究。在现实生活中，交通事件的及时检测对于道路交通安全至关重要。然而，由于交通场景的复杂性和目标丰富性，传统的单一目标检测算法往往难以满足实际需求。因此，本文提出了一种基于多目标检测和跟踪技术的交通事件检测算法，来实现对交通事件的准确监测与分析。

简介：~~

简介：多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量（TINF）技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。

简介：为了适应水资源开发中所面临的各种挑战，韩国政府从上个世纪60年代就开始实施了一项以防洪和供水为主的大规模水资源开发策略。其结果是，韩国水资源公司目前管理着国内大部分的水资源和供水工程。

简介：提出了一种免疫遗传算法(MOGA)用来解决多目标优化问题。在该算法(MOGA)中,使用了高斯变异算子,提高了收敛速度;创建了记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解。此算法与NSGAⅡ算法进行模拟实验结果进行对比,通过比较发现,该算法无论是在个体的多样性还是收敛性上都要比NSGAⅡ算法好,表明免疫遗传算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。

简介：随着我国社会主义经济改革的不断发展，人们的生活水平也越来越高，人们对住房的需求与装修的要求也随之提高，精装房越来越受到广大住房消费者的青睐。对于楼房建设来说，如何实现建筑工程穿插提效也逐渐成为各房地产企业关注的重点目标之一，优质的装修穿插能够提高施工企业的核心竞争力，并且缩短建筑工期，降低企业建筑成本。文章通过对提效思维概念的解读，分析多目标楼房装修穿插施工的优势与施工过程当中存在的不足，并提出相关解决办法，为我国多目标楼房穿插提效的实施提供参考意见。

简介：根据我国北方地区径流特征及供水水库调度的实际需求,构建了供水水库多目标生态调度模型。模型将下游生态需水过程分为最小生态需水及适宜生态需水两个等级,要求枯水期水库放水过程能够满足河流最小生态需水要求,确保下游生态不退化;丰水期放水过程贴近适宜生态需水过程,为下游提供良好生境。基于该模型,采用自适应遗传算法,对承德双峰寺水库生态调度问题进行了优化求解,结果表明该模型能够对北方供水水库生态调度决策提供支持。

简介：ByextendingtheconceptofasymptoticweaklyPareto-Nashequilibriumpointtovector-valuedcase,Tikhonovwell-posednessandHadamardwell-posednessresultsofthemultiobjectivegeneralizedgamesareestablishedinthispaper.

简介：摘要电力市场中重要的一项基础设施就是输电网，它的配置不仅关系到电力企业的经济效益同时还决定了电网工程的社会效益与和谐发展。为了在电网规划的过程中确保其科学性、经济性和安全性，尤其是在如今信息化背景的条件下，更要不断完善电网的规划工作，利用先进技术、新方法确保电网规划的工作质量。以此为背景，本文对多目标输电网规划做了初步的探讨，希望能为我国电网的发展做出力所能及的贡献。

简介：本文考虑一个周期的汽车租赁调度问题,在直接调运的前提下,首先以汽车租赁公司的总收益最大和总短缺损失最小为目标,建立多目标优化模型;然后提出了基于启发式的双层排序综合择优算法;最后对汽车租赁案例进行了实证研究。

简介：摘要：工程项目多目标优化问题是项目管理领域的研究热点之一。多目标优化问题贯穿于施工管理中的各个阶段，因此对其进行研究可以有效解决施工过程中的具体问题，具有重要的实践价值。本文从建设工程项目多目标优化概念出发，对多目标优化模型进行了研究和分析，最后提出了基于质量-工期-成本的多目标优化措施。