第13课数据有关联 课件(共20张PPT) -2023-2024学年浙教版（2023）四年级上册同步教学

(课件网) 浙教版四年级上册 第13课 数据有关联 基于IOU的贪婪匹配数据关联 总结回顾 作业布置 05. 数据关联算法 04. 03. 数据关联概念 02. 01. 目 录 CONTENTS 01 数据关联概念 数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤，其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配。 1、数据关联 数据关联其实就是一个沿着时间轴，将来自同一个物体的不同时刻的信号串联起来的过程。数据关联通常在状态估计之前进行，只有获得准确的数据关联处理结果，才能保证后续处理的正确性。 一个人行走的轨迹，第三帧漏检，导致没有检测框，第四帧误检，导致一个干扰框。第四帧中有一个检测结果是错的，此时就是涉及到了数据关联，关联匹配我们收到的检测结果和真实目标。 数据关联就是确保a框关联或者匹配到人（ID:1）上，而不是猫上，也确保误检的框或者猫的框不要给到这个人。之后的状态估计靠传统卡尔曼滤波器和其变体基本上可以解决。 对于第四帧，我们怎么确定哪个结果是错的？ 传统的数据关联算法，第一个功能就是提供了怎么算这个概率的方法，最最简单的是最近邻（NN），就是探测结果离我们自己理论预测的结果越近，概率越大。然后我们就挑这个概率最大的结果。 02 数据关联算法 数据关联算法： 基于IOU的贪婪匹配 最近邻算法（Nearest Neighbor，NN） 概率数据关联（Probability Data Association，PDA） 联合概率数据关联（Joint Probability Data Association，JPDA） 匈牙利算法（Hungarian Algorithm） KM算法（Kuhn-Munkres Algorithm） 数据关联网络（Data Association Neural Networks） 03 基于IOU的贪婪匹配数据关联 3、基于IOU的贪婪匹配 IOU Tracker的跟踪方式没有跟踪，只有数据关联，关联指标就是IOU，关联算法就是一种基于IOU的贪婪匹配算法。基于贪婪算法的数据关联的核心思想就是，不考虑整体最优，只考虑个体最优。距离度量：IOU 关联算法： 依次为每条跟踪轨迹分配观测量，即计算前一帧检测框和当前帧的所有检测框的IOU，只要某个框的IOU满足指标或者最大，则将这个框与之关联。但前提是不能漏检，一旦出现漏检，匹配上的框必然是错误的，或者匹配不上。 由于IOU Tracker仅仅是对观测量进行了关联，当目标丢失或者检测不到的时候，便无法重建轨迹。因此V-IOU加入了KCF单目标跟踪器来弥补这一漏洞。 04 总结回顾 总结回顾 通过今天的学习有哪些收获？请分享一下。 05 作业布置 练习1 通过“社团安排表”和以下内容帮王林找到上课时间和地点。 练习2 感谢聆听