一种基于参数自适应的LSTM-KF混合跟踪方法

本发明涉及目标跟踪技术领域，公开了一种基于参数自适应的LSTM‑KF混合跟踪方法，包括：获取运动目标的目标位置测量数据，通过滑动窗口提取目标位置测量数据的双通道特征；再将双通道特征输入至预训练的双通道LSTM网络，得到目标位置预测结果和目标速度预测结果；然后基于预测结果分析目标运动特征，根据运动模式选择对应的动力学模型，并通过卡尔曼滤波器对动力学模型进行目标状态估计；最后采用期望最大化算法优化卡尔曼滤波器的噪声参数，将双通道LSTM网络的预测结果与目标状态估计的结果进行加权融合，输出最终目标状态。本发明实现了在复杂环境下的高精度、高鲁棒性的目标跟踪。