第1章
动态场景目标关联概述
什么是目标关联 · 为什么需要 · 动态挑战 · 课程框架
概述入门
第2章
传感器与数据基础
雷达/摄像头/激光雷达 · 数据格式 · 时间同步
传感器预处理
第3章
状态估计基础
卡尔曼滤波 · EKF · UKF · 粒子滤波
滤波估计
第4章
数据关联核心思想
最近邻 · 全局最近邻 · 概率数据关联
NNGNNPDA
第5章
联合概率数据关联 (JPDA)
JPDA原理 · 联合事件 · 实现 · 优缺点
JPDA多目标
第6章
多假设跟踪 (MHT)
MHT思想 · 假设管理 · 剪枝 · MHT vs JPDA
MHT假设
第7章
基于图优化的关联方法
图论 · 二分图匹配 · 匈牙利 · KM算法
图优化匈牙利
第8章
深度学习与数据关联
端到端学习 · 图神经网络 · 注意力机制
GNN注意力
第9章
轨迹管理
轨迹起始/维持/终止 · 航迹质量评估
轨迹管理
第10章
多目标跟踪 (MOT) 框架
Tracking-by-Detection · 联合检测跟踪 · SORT
MOTSORT
第11章
DeepSORT算法详解
DeepSORT架构 · 特征提取 · 级联匹配 · 调参
DeepSORTRe-ID
第12章
FairMOT与CenterTrack
Anchor-Free · Re-ID特征 · 实时性优化
FairMOTCenterTrack
第13章
Transformer在MOT中的应用
DETR · TrackFormer · MOTR
TransformerMOT
第14章
点云目标关联
点云特性 · ICP · NDT · 点云跟踪
点云ICP
第15章
雷达与视觉融合关联
传感器标定 · 特征/决策级融合 · 典型方案
融合雷达视觉
第16章
车联网 (V2X) 场景下的关联
V2X通信 · 协同感知 · 时空对齐 · 挑战
V2X协同
第17章
航拍与卫星图像目标关联
视角/尺度变化 · 重识别 · 地理配准
航拍卫星
第18章
行人再识别 (Re-ID) 技术
特征学习 · 度量学习 · 局部特征 · 跨模态
Re-ID行人
第19章
关联中的不确定性处理
协方差传递 · 置信度传播 · 贝叶斯方法
不确定性贝叶斯
第20章
关联性能评估指标
MOTA · MOTP · IDF1 · MT/ML · Frag
评估指标
第21章
关联算法工程化
C++/Python · 内存优化 · 并行加速 · 嵌入式
工程化部署
第22章
大规模场景关联挑战
密集人群 · 遮挡 · 长时跟踪 · 身份切换
大规模遮挡
第23章
关联中的隐私保护
联邦学习 · 差分隐私 · 安全多方计算
隐私联邦学习
第24章
强化学习在关联中的应用
决策建模 · 奖励设计 · 策略学习
强化学习决策
第25章
关联与预测的协同
运动预测 · 交互建模 · 联合优化
预测协同
第26章
开放世界目标关联
未知类别 · 开集识别 · 持续学习
开放世界开集
第27章
关联系统的鲁棒性设计
异常检测 · 故障恢复 · 冗余机制
鲁棒性冗余
第28章
实战：自动驾驶多传感器融合
多传感器关联系统 · 融合实战
自动驾驶实战
第29章
实战：智慧城市跨摄像头追踪
行人跨摄像头 · 系统实现
智慧城市跨镜
第30章
课程总结与前沿展望
当前瓶颈 · 未来方向 · 学习资源推荐
总结前沿