多目标跟踪用补偿-自适应卡尔曼滤波器设计

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摘 要：现有卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）多目标跟踪（Multi Object Tracking， MOT）方法难以应对相机运动、检测失真和非线性运动等问题。针对这些问题，引入自适应参量，包括运动相似度代价和检测置信度，用于动态调节KF的过程和观测协方差。此外，使用稀疏光流和随机采样一致性算法，估计前后帧的仿射变换矩阵，据此校正KF的预测值。（剩余9714字）

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