Tato diplomová práce se zabývá některými zobecněnými úlohami nelineární filtrace, které se vyskytují v reálných situacích při sledování pohybujícího se objektu. Konkrétně se jedná o připuštění nedetekování objektu, přítomnost falešných měření, či připuštění neexistence objektu. Tato zobecnění jsou klíčová pro úlohy sledování více objektů, kterým je zde kladen zvláštní důraz. Tato diplomová práce si bere za cíl seznámit čtenáře s přístupy k modelování, s potřebným matematickým aparátem a se základními filtračními algoritmy. Prezentované koncepce jsou srovnány jak z teoretického, tak z praktického pohledu. Konkrétně je diskutována aplikace na sledování polohy objektů na videu. Implementace je řešena pomocí gaussovských směsí.
Anotace v angličtině
This thesis addresses some generalizations of the nonlinear filtering problem that appear in real world scenarios when tracking moving objects. In particular, the generalizations include admittance of the object being undetected, presence of extraneous measurements, or assumption that the object is not necessarily present. The generalizations are the key in the area of multiple target tracking, to which a stress is laid. The goal is to present the modeling approaches, the necessary mathematical tools, and the resulting basic filtering algorithms. The concepts are compared in both theoretical and practical points of view. Specifically, a visual tracking application is discussed. Gaussian sum implementations are used.
nonlinear filtering, multiple target tracking, data associations, random sets, point processes
Rozsah průvodní práce
vi s., 115 s.
Jazyk
AN
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá některými zobecněnými úlohami nelineární filtrace, které se vyskytují v reálných situacích při sledování pohybujícího se objektu. Konkrétně se jedná o připuštění nedetekování objektu, přítomnost falešných měření, či připuštění neexistence objektu. Tato zobecnění jsou klíčová pro úlohy sledování více objektů, kterým je zde kladen zvláštní důraz. Tato diplomová práce si bere za cíl seznámit čtenáře s přístupy k modelování, s potřebným matematickým aparátem a se základními filtračními algoritmy. Prezentované koncepce jsou srovnány jak z teoretického, tak z praktického pohledu. Konkrétně je diskutována aplikace na sledování polohy objektů na videu. Implementace je řešena pomocí gaussovských směsí.
Anotace v angličtině
This thesis addresses some generalizations of the nonlinear filtering problem that appear in real world scenarios when tracking moving objects. In particular, the generalizations include admittance of the object being undetected, presence of extraneous measurements, or assumption that the object is not necessarily present. The generalizations are the key in the area of multiple target tracking, to which a stress is laid. The goal is to present the modeling approaches, the necessary mathematical tools, and the resulting basic filtering algorithms. The concepts are compared in both theoretical and practical points of view. Specifically, a visual tracking application is discussed. Gaussian sum implementations are used.