01
数据关联概述
多目标跟踪中的核心问题 · 数据关联的定义与挑战 · 关联与滤波的关系
基础核心概念
02
最近邻数据关联 (NN)
最近邻算法原理 · 门控技术 · 最近邻的优缺点分析
经典方法快速入门
03
全局最近邻 (GNN)
从局部到全局 · 匈牙利算法求解 · GNN的适用场景
分配匈牙利
04
概率数据关联 (PDA)
PDA的基本思想 · 关联概率计算 · PDA与卡尔曼滤波的结合
概率卡尔曼
05
联合概率数据关联 (JPDA)
JPDA的提出背景 · 联合事件的计算 · JPDA的复杂度问题
联合组合
06
多假设跟踪 (MHT)
MHT的核心思想 · 假设生成与管理 · 剪枝策略
假设剪枝
07
基于图优化的数据关联
图模型构建 · 最大权独立集求解 · 图割方法
图模型优化
08
基于深度学习的关联方法
端到端学习 · 孪生网络 · 图神经网络在关联中的应用
深度学习GNN
09
航迹起始与终结
航迹起始的常用方法 · 航迹终结策略 · 虚假航迹抑制
航迹管理工程
10
传感器融合中的数据关联
异类传感器关联 · 时空对齐 · 异步数据关联
融合多传感器
11
群目标跟踪中的数据关联
群目标特性 · 群关联方法 · 群分裂与合并处理
群目标扩展
12
扩展目标跟踪中的数据关联
扩展目标模型 · 量测划分 · 扩展目标PHD滤波
扩展目标PHD
13
随机有限集 (RFS) 方法
PHD滤波 · CPHD滤波 · 多伯努利滤波
RFSPHD
14
标签化RFS方法
标签化多伯努利滤波 (LMB) · δ-GLMB
标签RFSGLMB
15
基于优化的数据关联
线性规划 · 二次分配问题 · 凸松弛方法
优化凸松弛
16
马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC)
MCMC在关联中的应用 · 吉布斯采样 · 退火策略
采样MCMC
17
变分贝叶斯方法
变分推断基础 · 变分贝叶斯在关联中的应用 · 近似后验计算
变分近似
18
分布式多目标跟踪
分布式架构 · 共识算法 · 分布式数据关联
分布式共识
19
多传感器多目标跟踪
集中式与分布式融合 · 传感器管理 · 协同跟踪
多传感器协同
20
数据关联中的不确定性处理
模糊关联 · 证据理论 · 可能性理论
不确定性证据
21
性能评估指标
OSPA距离 · CLEAR MOT指标 · IDF1 · 关联正确率
评估指标
22
开源数据集与工具
MOT Challenge · KITTI · nuScenes · 开源跟踪库
数据集工具
23
工程实践中的关联问题
实时性要求 · 内存管理 · 并行化实现
工程优化
24
雷达目标跟踪中的数据关联
雷达量测特性 · 杂波环境 · 多普勒辅助关联
雷达多普勒
25
视觉目标跟踪中的数据关联
ReID特征 · 运动模型 · 外观模型融合
视觉ReID
26
激光雷达目标跟踪中的数据关联
点云分割 · 3D IoU · 多模态关联
LiDAR点云
27
航迹关联与融合
系统误差估计 · 空间对齐 · 航迹关联决策
航迹融合对齐
28
数据关联中的隐私保护
联邦学习 · 差分隐私 · 安全多方计算
隐私联邦
29
未来趋势与挑战
端到端跟踪 · 大模型在跟踪中的应用 · 开放世界跟踪
前沿大模型
30
综合案例实战
从零搭建多目标跟踪系统 · 数据关联模块设计与调优 · 系统集成与测试
实战项目