ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Master Theses - 18105
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Master Theses - 18105
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Sledování více cílů s využitím externí informace

Multiple target tracking with external information

Type of document
diplomová práce
master thesis
Author
Andrey Babushkin
Supervisor
Dedecius Kamil
Opponent
Vlk Tomáš
Field of study
Znalostní inženýrství
Study program
Informatika
Institutions assigning rank
katedra aplikované matematiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce se zaměřuje na problém sledování více cílů v prostředí s vysokým množstvím rušení a nejistotou ohledně počtu sledovaných objektů pomocí Bayesovské inference. V této práci se hlavně zaměřujeme na populární Gaussian mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filtr a představujeme techniku, jak zahrnout dodatečné informace pro případy, kdy senzor nedokáže detekovat sledované objekty z důvodu fyzických nebo prostředkových omezení. Poskytujeme veškeré potřebné teoretické pozadí od základů teorie pravděpodobnosti až po diskusi o různých metodách sledování více cílů a představení rámce Finite Set Statistics (FISST). Dále zahrnujeme rozsáhlé měření výkonnosti a analýzu výsledků, kde ukazujeme, že navržená technika fúze výrazně zlepšuje sledovací výsledky. Nakonec diskutujeme omezení filtru a navrhujeme možné způsoby, jak je překonat.
 
The thesis focuses on the multi-target tracking problem in cluttered environments with the uncertainty on the number of targets and using Bayesian inference. In this work, we mainly focus on the popular Gaussian mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filter and introduce a technique to include additional information for cases when a sensor fails to detect targets due to environmental or physical limitations. We provide all required theoretical background from the basics of probability theory to the discussion of various multi-target tracking methods and the introduction of the Finite Set Statistics (FISST) framework. We also conclude with an extensive performance measurement and analysis of results, where we demonstrate that the proposed fusion technique significantly improves tracking results. Finally, we discuss the limitations of the filter and propose possible measures to overcome them.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/108965
View/Open
PLNY_TEXT (5.602Mb)
POSUDEK (48.45Kb)
POSUDEK (42.74Kb)
Collections
  • Diplomové práce - 18105 [235]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV