Détection et suivi multi-objets étendus par des approches Bayésiennes - COPERNIC Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Détection et suivi multi-objets étendus par des approches Bayésiennes

Résumé

This study concerns multi-object tracking, applied to "extended" objects, objects whose shape generates several measurements persensor scan. This study is applied to tracking swarms of drones observed by a passive radar sensor. We propose a complete Bayesian modellingof the system using Random Finite Sets (RFS) and Random Matrices (RM) to estimate the state of the objects, their number and their extension,that are modeled by sets of random vectors and matrices.
L'objet de cette étude concerne le suivi multi-objets, appliqué à des objets "étendus" dont la forme engendre plusieurs mesures provenant d'un même capteur. Cette étude est appliquée au suivi d'essaims de drones observés par un radar passif. Nous proposons une modélisation Bayesienne complète du système à l'aide des Ensembles Finis Aléatoires (RFS) et des Matrices Aléatoires (RM) où l'état des objets, leur nombre et leur extension modélisant leur forme sont des vecteurs et matrices aléatoires.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03778088 , version 1 (15-09-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-03778088 , version 1

Citer

Louis Guerlin, Benjamin Pannetier, Michèle Rombaut, Dominique Poullin, Philippe Dorey. Détection et suivi multi-objets étendus par des approches Bayésiennes. GRETSI 2022 - XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03778088⟩
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