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基于蚁群算法的多目标跟踪方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的. 相似文献
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“九五”我省科技计划实施 取得显著成绩 “九五”期间,我省围绕实施“科教兴豫”战略,组织实施了科技攻关、星火、火炬、基础研究、软科学研究、科技成果推广等六类计划,取得显著成绩。共投入省级科技三项 和3.43亿元,争取国家各类科技拨款7205万元,落实科技开发贷款47.17亿元,共取得省部级以上科技成果2395项,其中国家级奖103项,授权专利9915件,为全省经济社会发展提供了强有力的技术支撑。 省科技厅采取有效措施 促进高新技术产品出口 为厂深入实施科技兴贸行动计划,省科技厅采取一系列措施,促进高新技… 相似文献
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高校校报获得全国统一刊号后有了较大的发展,但仍然存在着许多办报认识方面的问题,影响着校报质量的提高.文章提出了如何正确处理校报的党政喉舌与群众喉舌、新闻与宣传、消息与通讯、新闻版与副刊、舆论监督与引导舆论、图与文等六个方面的问题,辨析关系,廓清认识,阐明要按规范化、科学化的要求编辑出版校报. 相似文献
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提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度 相似文献