多目标跟踪中的 N-Scan剪枝方法

近日，在多假设跟踪（MHT）算法中看到N-Scan剪枝，查了一下相关论文，这里记录分享一下。

N-scan剪枝法是一种通过限制轨迹树深度来控制假设数量的方法。N-scan剪枝方法强制在k时刻产生的不确定性在k+N时刻延迟解决。当轨迹树的深度大于N时,N-scan剪枝法将搜索轨迹树中当前置信度最高的叶子节点,然后将置信度最高的叶子节点所在的根节点分枝保留,删除其余分枝。

如图 3所 示 , N=3时 在 k时 刻 轨迹 树 1执 行N-scan剪枝操作, 假设当前叶子节点 T6所在假设置信度最高, 则保留轨迹树中由 T1、T4、T6组成的分枝,删除 k-3时刻根节点 T1的其后继节点及子节点, k-2时刻的节点 T1成为新根节点 。此时 , k-3时刻的节点 T1及其前驱节点构成的序列被认为是所期望的目标航迹 ,可输出给用户 。

 

参考文献：多假设跟踪算法研究及其应用