排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
在对随机有限集(Random Finite Set,RFS)多目标跟踪算法进行性能评估时,最优子模式分配距离(Opti-mal Sub-Pattern Assignment,OSPA)及改进形式是最常用的指标.分析了釆用OSPA距离的评估方法存在不完备的情况,考虑到多目标运动过程中组成的几何形状信息,通过引入形状差异度量,提出了一种改进的OSPA距离,并基于傅里叶描述子给出了形状差异度量的计算公式.仿真结果表明,针对部分RFS多目标跟踪性能评估场景,所提的改进方法可以得到更加完备的评估结论. 相似文献
1