一种基于参数自适应的LSTM-KF混合跟踪方法

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一种基于参数自适应的LSTM-KF混合跟踪方法
申请号:CN202511018360
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120912647A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
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。
技术关键词
混合跟踪方法 期望最大化算法 噪声参数 滑动窗口 运动特征 优化卡尔曼滤波 运动模式分类 序列 协方差矩阵 网络 计算机 通道 加速度 可读存储介质 坐标 数据
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