Zaloguj się

Przetwarzanie danych surowych w bayesowskich algorytmach śledzenia pojazdów

Artykuł dotyczy jednego z istotnych zagadnień związanych z wykorzystaniem technik śledzenia pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych, jakim jest kwestia przygotowania danych wejściowych dla algorytmu śledzenia. Ze względu na fakt, iż typowe algorytmy śledzenia nie są zdolne do prawidłowego wyznaczenia trajektorii ruchu dla obiektów reprezentowanych przez sygnały o poziomie zbliżonym do szumu, wykorzystywana jest w tym celu technologia Track-Before-Detect (TBD). Tego rodzaju algorytmy oparte są na podejściu bayesowskim z wykorzystaniem pełnej informacji o obiekcie. W artykule zilustrowane zostały efekty śledzenia możliwe do uzyskania dzięki wykorzystaniu danych surowych, co pozwala na efektywne śledzenie obiektów zlokalizowanych blisko siebie, charakteryzujących się odmiennymi kolorami. Wyjątek stanowią obiekty o kolorze zbliżonym do tła, które podlega estymacji i eliminacji.
PROCESSING OF RAW DATA IN BAYESIAN VEHICLE TRACKING ALGORITHMS
The paper is related to an important issue related to the application of vehicles tracking technology for the Intelligent Transportation System, which is the preprocessing of the input data for the tracking algorithm. Since typical tracking algorithms are unable to detect the motion trajectories properly for the objects represented by the signals when their level is similar to the noise, the Track-Before-Detect (TBD) approach is used in such cases. Such algorithms are based on the Bayesian approach utilising full information about the object. In the paper some results of tracking are demonstrated, which can be obtained due to the usage of the raw data, allowing an effective tracking of objects located close to each other, which are characterised by different colours. An exception is related to the objects with similar colour to the background, which is estimated and eliminated. (...)

Artykuł zawiera 17285 znaków.

Źródło: Czasopismo Logistyka

Zaloguj się by skomentować