Efficient bridging-based destination inference in object tracking
Efficient bridging-based destination inference in object tracking
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对象跟踪中基于桥接的高效目的地推断
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Godsill
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tohid Ardeshiri;B. I. Ahmad;P. Langdon;S. Godsill
本文提出了一种概率意图推理方法，该方法比其他现有的基于桥接分布的预测器具有更高的计算效率。它顺序地确定所有可能的目的地的概率跟踪对象，其运动是由马尔可夫链与其终端状态的分布等于一个标称端点。这封装了对象轨迹中的长期依赖性，如意图所指示的。使用真实的数据的仿真表明，引入基于桥接的预测器实现的计算量的显着减少并不影响整体推理结果的质量。
This paper proposes a probabilistic intent inference approach that is significantly more computationally efficient than other existing bridging-distributions-based predictors. It sequentially determines the probabilities of all possible destinations of a tracked object, whose motion is modelled by a Markov chain with the distribution of its terminal state equal to that of a nominal endpoint. This encapsulates the long term dependencies in the object trajectory as dictated by intent. Simulations using real data show that the notable reductions in computations achieved by the introduced bridging-based predictor does not impact the quality of the overall inference results.
使用桥接分布进行对象跟踪中的贝叶斯意图预测
DOI：
10.48550/arxiv.1508.06115
发表时间：
2015
期刊：
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影响因子：
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作者：
Ahmad B
通讯作者：
Ahmad B