【摘 要】
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针对传统的基于压缩感知技术的目标跟踪算法存在的跟踪漂移问题，提出了一种基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪算法.首先，通过传统压缩感知目标跟踪算法识别出本帧目标存在概率最大的区域得到观测值.其次，利用卡尔曼滤波预测本帧的跟踪轨迹得到预测值，通过卡尔曼滤波增益系数对预测值与观测值进行修正，获得最终目标跟踪结果 .最后，在修正后的目标区域周围进行正负样本采样以实现朴素贝叶斯分类器更新，进而实现
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51878264）； 湖南省重点研发计划项目（2022SK2096）； 湖南省交通厅科技进步与创新项目（201912）； 河南省交通科技项目（2020G11）；
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针对传统的基于压缩感知技术的目标跟踪算法存在的跟踪漂移问题，提出了一种基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪算法.首先，通过传统压缩感知目标跟踪算法识别出本帧目标存在概率最大的区域得到观测值.其次，利用卡尔曼滤波预测本帧的跟踪轨迹得到预测值，通过卡尔曼滤波增益系数对预测值与观测值进行修正，获得最终目标跟踪结果 .最后，在修正后的目标区域周围进行正负样本采样以实现朴素贝叶斯分类器更新，进而实现目标跟踪轨迹的实时更新.通过实验室试验以及野外实测验证了所提方法的可行性，相较于基于压缩感知技术的目标跟踪算法，本文所提方法的跟踪结果平均误差分别降低了48%和89%，跟踪轨迹更加趋近车辆真实运动轨迹.
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