基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法与流程

文档序号:37127155发布日期:2024-02-22 21:40阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,在所述步骤s1中,具体包括:

3.根据权利要求1所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,所述步骤s2中,所述分层多等级类别标签所代指的集合c,符合树状分层分类结构,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,在所述步骤s3中,

5.根据权利要求4所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,在所述步骤s4中,具体包括:

6.根据权利要求5所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,在所述步骤s5中,具体包括:

7.根据权利要求5所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,在所述步骤s6中,具体包括:

8.根据权利要求1所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,所述步骤s7中,具体包括:

9.根据权利要求8所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,所述步骤s8中,具体包括:

10.根据权利要求8所述的基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,其特征在于,所述步骤s9中,具体包括:


技术总结
本发明涉及一种基于多识别等级标签的多分类多目标跟踪算法评价方法,基于分层多级类标签扩展了传统最优子模式分配度量评价方法,分层多等级类别标签可作为基于层次化树状结构分类学分类后的目标有限集的附属标签,通过在任意两个标签所代表的类别分布之间定义一个类Wasserstein距离度量,得到了一种满足数学定义的距离度量作为多分类多目标跟踪算法评价方法,能够应用于层次化多识别等级分类下的多类多目标跟踪问题,并提出了相应的评价准则,能够综合衡量多类多目标跟踪问题中目标状态误差、势误差和错误分类造成的估计偏差,推广应用至评价自动驾驶、智慧路口等场景的多目标跟踪算法,具有重要的实际应用意义。

技术研发人员:刁靖东,周庆瑞,孙昌浩,王辉
受保护的技术使用者:中国空间技术研究院
技术研发日:
技术公布日:2024/2/21
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