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2018年10月26日至28日，由SMC武汉理工大学技术中心和中国机械工程学会流控分会气动专委会共同承办的2018年SMC中国大学技术中心学术交流会在我校会议中心举行。来自SMC株式会社、SMC（中国）有限公司、北京SMC教育基金会、中国14所大学SMC技术中心、中国机械工程学会流控分会气动专委会和我校机电工程学院的60余名从事气动技术研究的专家学者齐聚一堂，交流气压传动与控制技术及其工程应用研究...
基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法
粒子概率假设密度滤波器 高斯混合模型 期望最大化算法
2009/9/28
本文提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter, SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计. 这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models, GMM)...
本文提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential MonteCarlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussianmixture models, GMM)拟合 S...