贝叶斯多目标跟踪-(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 多目标跟踪
• 目标跟踪
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店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107586

商品编码：29870615371

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-06-01

内容介绍
多年以来，多目标跟踪问题1直都是许多军事和民用技术应用*域中的热点问题，也是个难点问题。围绕多目标跟踪问题的核心，由美guoLawrexce D.Stoxe、Roy L.Streit、Thomas L.Corwix和Kristixe L.Bell所合*，鄂群、门金柱和姚科明共同翻译的《贝叶斯多目标跟踪(*2版)/guo防科技*作精品译丛》1书的1个十分鲜明的特点就是，书中*goxg的主要例子都以反潜战为背景，应用指向性明显。同时，本书非常强调概念和原理的阐述，不以数学推导为重心，在不失严格的基础上，强调了方*的实际应用。 &xbsp;

目录
*1章 跟踪问题 1.1 跟踪问题描述 1.1.1 观测和运动模型 1.1.2 估计 1.1.3 滤波 1.2 例1：跟踪1艘水面舰艇 1.2.1 目标状态的先验分布 1.2.2 运动模型 1.2.3 测量模型 1.2.4 跟踪输出 1.3 例2：纯方位跟踪 1.3.1 例子描述 1.3.2 先验分布 1.3.3 运动模型 1.3.4 测量模型 1.3.5 粒子滤波描述 1.3.6 评述 1.3.7 跟踪输出 1.4 例3：潜望镜探测和跟踪 1.4.1 目标跟踪 1.4.2 例子 1.5 例4：多目标跟踪 1.5.1 软相关 1.6 小结 参考文献*2章 贝叶斯推断和似然函数 2.1 贝叶斯推断的情形 2.1.1 频率论者的观点 2.1.2 条件论者的观点 2.1.3 贝叶斯论者的观点 2.2 似然函数和贝叶斯原理 2.2.1 似然函数 2.2.2 贝叶斯原理 2.2.3 贝叶斯原理的序贯性质 2.3 似然函数的例子 2.3.1 高斯接触模型 2.3.2 高斯型方位误差模型 2.3.3 混合方位和接触的测量 2.3.4 目标否定的信息 2.3.5 确定的信息 2.3.6 雷达和红外检测 2.3.7 信号-加-噪声模型 2.3.8 小结 参考文献第3章 单目标跟踪 3.1 贝叶斯滤波 3.1.1 递归贝叶斯滤波 3.1.2 预测和平滑 3.1.3 递归预测 3.1.4 递归平滑 3.1.5 批处理平滑 3.1.6 陆地规避 3.2 卡尔曼滤波 3.2.1 离散卡尔曼滤波 3.2.2 连续-离散卡尔曼滤波 3.2.3 卡尔曼平滑 3.3 非线性滤波的粒子滤波实现 3.3.1 粒子生成 3.3.2 粒子滤波递归 3.3.3 再采样 3.3.4 扰动目标状态 3.3.5 收敛性 3.3.6 奇异子 3.3.7 多运动模型 3.3.8 高维状态空间 3.4 小结 参考文献第4章 经典多目标跟踪 4.1 多目标跟踪 4.1.1 多目标运动模型 4.1.2 多目标似然函数 4.1.3 多目标贝叶斯递归 4.2 多假设跟踪 4.2.1 接触 4.2.2 扫描 4.2.3 数据关联假设 4.2.4 扫描和扫描关联假设 4.2.5 多假设跟踪分解 4.3 du立多假设跟踪 4.3.1 条件du立关联似然函数 4.3.2 扫描关联似然函数例子 4.3.3 du立定理 4.3.4 du立MHT递归 4.4 线性-高斯多假设跟踪 4.4.1 线性-高斯情况下的MHT递归 4.4.2 后验分布和关联概率 4.5 非线性联合概率数据关联 4.5.1 扫描关联假设 4.5.2 扫描关联概率 4.5.3 JPDA后验 4.5.4 允许新目标出现和删除存在目标 4.5.5 粒子滤波实现 4.5.6 例子 4.6 概率多假设跟踪 4.6.1 PMHT假设 4.6.2 关联上的后验分布 4.6.3 期望的醉大化 4.6.4 非线性PMlHT 4.6.5 线性-高斯PMHT 4.6.6 式（4.81）的证明 4.7 小结 4.8 说明 参考文献第5章 多目标强度滤波 5.1 多目标状态的点过程模型 5.1.1 PPP的基本属性 5.1.2 PPP的概率分布函数 5.1.3 点过程的叠加 5.1.4 目标运动过程 5.1.5 传感器测量过程 5.1.6 过程稀释 5.1.7 扩展空间 5.2 iFilter 5.2.1 扩展状态空间建模 5.2.2 预测的检测和未检测目标过程 5.2.3 测量过程 5.2.4 贝叶斯后验点过程（信息更新） 5.2.5 PPP近似 5.2.6 PPP近似中的相关损失 5.2.7 iFilter滤波 5.2.8 PPP的变换仍为PPP 5.3 PHD滤波 5.4 iFilter的PGF方* 5.4.1 PGF概述 5.4.2 有限格网上的iFilter 5.4.3 格网状态和直方数据的联合PGF 5.4.4 小单元*限 5.5 扩展目标滤波 5.6 小结 5.7 注记 5.7.1 其他话题 5.7.2 背景 参考文献第6章 使用跟踪生成测量的多目标跟踪 6.1 醉大后验罚函数跟踪 6.1.1 MAP-PF方程 6.1.2 迭代优化 6.1.3 算* 6.1.4 变形 6.2 粒子滤波实现 6.3 线性-高斯实现 6.4 例子 6.4.1 模型 6.4.2 MAP-PF实现 6.4.3 JDPA实现 6.4.4 例子zoxg结 6.5 小结 6.6 注记 6.7 传感器阵列观测模型和信号处理 6.7.1 传感器观测模型 6.7.2 阵列信号处理 6.7.3 Cramer-Rao限界 参考文献第7章 似然比检测和跟踪 7.1 基本检测和关系 7.1.1 似然比 7.1.2 测量似然比 7.2 似然比递归 7.2.1 简化似然比递归 7.2.2 对数似然比 7.3 声明目标存在 7.3.1 醉小化贝叶斯风险 7.3.2 在给定置信度下的目标声明 7.3.3 声明的奈曼-皮尔逊判据 7.3.4 检测qiax跟踪 7.4 LRDT低信噪比例子 7.4.1 简单例子 7.4.2 潜望镜检测的例子 7.5 具有高杂波率的阈值数据 7.5.1 测量和虚警模型 7.5.2 多基地声纳例子 7.6 基于格网的实现 7.6.1 先验似然比 7.6.2 运动模型 7.6.3 信息更新 7.7 使用LRDT进行多目标跟踪 7.7.1 测量似然比的局部性质 7.7.2 用做多目标跟踪检测的LRDT 7.8 iLRT 7.8.1 强度滤波的粒子滤波实现 7.8.2 目标检测和跟踪估计 7.8.3 例子 7.9 小结 7.10 注记参考文献附录 高斯密度引理

*1章&xbsp; 跟踪问题

&xbsp; 1.1&xbsp; 跟踪问题描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.1&xbsp; 观测和运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.2&xbsp; 估计

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.3&xbsp; 滤波

&xbsp; 1.2&xbsp; 例1：跟踪1艘水面舰艇

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.1&xbsp; 目标状态的先验分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.2&xbsp; 运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.3&xbsp; 测量模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.4&xbsp; 跟踪输出

&xbsp; 1.3&xbsp; 例2：纯方位跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.1&xbsp; 例子描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.2&xbsp; 先验分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.3&xbsp; 运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.4&xbsp; 测量模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.5&xbsp; 粒子滤波描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.6&xbsp; 评述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.7&xbsp; 跟踪输出

&xbsp; 1.4&xbsp; 例3：潜望镜探测和跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.4.1&xbsp; 目标跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.4.2&xbsp; 例子

&xbsp; 1.5&xbsp; 例4：多目标跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.5.1&xbsp; 软相关

&xbsp; 1.6&xbsp; 小结

&xbsp; 参考文献

*2章&xbsp; 贝叶斯推断和似然函数

&xbsp; 2.1&xbsp; 贝叶斯推断的情形

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.1&xbsp; 频率论者的观点

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.2&xbsp; 条件论者的观点

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.3&xbsp; 贝叶斯论者的观点

&xbsp; 2.2&xbsp; 似然函数和贝叶斯原理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.1&xbsp; 似然函数

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.2&xbsp; 贝叶斯原理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.3&xbsp; 贝叶斯原理的序贯性质

&xbsp; 2.3&xbsp; 似然函数的例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.1&xbsp; 高斯接触模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.2&xbsp; 高斯型方位误差模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.3&xbsp; 混合方位和接触的测量

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.4&xbsp; 目标否定的信息

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.5&xbsp; 确定的信息

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.6&xbsp; 雷达和红外检测

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.7&xbsp; 信号-加-噪声模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.8&xbsp; 小结

&xbsp; 参考文献

第3章&xbsp; 单目标跟踪

&xbsp; 3.1&xbsp; 贝叶斯滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.1&xbsp; 递归贝叶斯滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.2&xbsp; 预测和平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.3&xbsp; 递归预测

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.4&xbsp; 递归平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.5&xbsp; 批处理平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.6&xbsp; 陆地规避

&xbsp; 3.2&xbsp; 卡尔曼滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.1&xbsp; 离散卡尔曼滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.2&xbsp; 连续-离散卡尔曼滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.3&xbsp; 卡尔曼平滑

&xbsp; 3.3&xbsp; 非线性滤波的粒子滤波实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.1&xbsp; 粒子生成

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.2&xbsp; 粒子滤波递归

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.3&xbsp; 再采样

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.4&xbsp; 扰动目标状态

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.5&xbsp; 收敛性

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.6&xbsp; 奇异子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.7&xbsp; 多运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.8&xbsp; 高维状态空间

&xbsp; 3.4&xbsp; 小结

&xbsp; 参考文献

第4章&xbsp; 经典多目标跟踪

&xbsp; 4.1&xbsp; 多目标跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.1&xbsp; 多目标运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.2&xbsp; 多目标似然函数

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.3&xbsp; 多目标贝叶斯递归

&xbsp; 4.2&xbsp; 多假设跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.1&xbsp; 接触

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.2&xbsp; 扫描

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.3&xbsp; 数据关联假设

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.4&xbsp; 扫描和扫描关联假设

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.5&xbsp; 多假设跟踪分解

&xbsp; 4.3&xbsp; du立多假设跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.1&xbsp; 条件du立关联似然函数

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.2&xbsp; 扫描关联似然函数例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.3&xbsp; du立定理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.4&xbsp; du立MHT递归

&xbsp; 4.4&xbsp; 线性-高斯多假设跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.4.1&xbsp; 线性-高斯情况下的MHT递归

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.4.2&xbsp; 后验分布和关联概率

&xbsp; 4.5&xbsp; 非线性联合概率数据关联

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.1&xbsp; 扫描关联假设

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.2&xbsp; 扫描关联概率

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.3&xbsp; JPDA后验

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.4&xbsp; 允许新目标出现和删除存在目标

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.5&xbsp; 粒子滤波实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.6&xbsp; 例子

&xbsp; 4.6&xbsp; 概率多假设跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.1&xbsp; PMHT假设

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.2&xbsp; 关联上的后验分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.3&xbsp; 期望的醉大化

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.4&xbsp; 非线性PMlHT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.5&xbsp; 线性-高斯PMHT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.6&xbsp; 式（4.81）的证明

&xbsp; 4.7&xbsp; 小结

&xbsp; 4.8&xbsp; 说明

&xbsp; 参考文献

第5章&xbsp; 多目标强度滤波

&xbsp; 5.1&xbsp; 多目标状态的点过程模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.1&xbsp; PPP的基本属性

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.2&xbsp; PPP的概率分布函数

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.3&xbsp; 点过程的叠加

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.4&xbsp; 目标运动过程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.5&xbsp; 传感器测量过程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.6&xbsp; 过程稀释

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.7&xbsp; 扩展空间

&xbsp; 5.2&xbsp; iFilter

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.1&xbsp; 扩展状态空间建模

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.2&xbsp; 预测的检测和未检测目标过程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.3&xbsp; 测量过程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.4&xbsp; 贝叶斯后验点过程（信息更新）

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.5&xbsp; PPP近似

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.6&xbsp; PPP近似中的相关损失

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.7&xbsp; iFilter滤波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.8&xbsp; PPP的变换仍为PPP

&xbsp; 5.3&xbsp; PHD滤波

&xbsp; 5.4&xbsp; iFilter的PGF方*

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.1&xbsp; PGF概述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.2&xbsp; 有限格网上的iFilter

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.3&xbsp; 格网状态和直方数据的联合PGF

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.4&xbsp; 小单元*限

&xbsp; 5.5&xbsp; 扩展目标滤波

&xbsp; 5.6&xbsp; 小结

&xbsp; 5.7&xbsp; 注记

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.7.1&xbsp; 其他话题

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.7.2&xbsp; 背景

&xbsp; 参考文献

第6章&xbsp; 使用跟踪生成测量的多目标跟踪

&xbsp; 6.1&xbsp; 醉大后验罚函数跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.1.1&xbsp; MAP-PF方程

&xbsp; &xbsp;&xbsp;6.1.2&xbsp; 迭代优化

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.1.3&xbsp; 算*

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.1.4&xbsp; 变形

&xbsp; 6.2&xbsp; 粒子滤波实现

&xbsp; 6.3&xbsp; 线性-高斯实现

&xbsp; 6.4&xbsp; 例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.1&xbsp; 模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.2&xbsp; MAP-PF实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.3&xbsp; JDPA实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.4&xbsp; 例子zoxg结

&xbsp; 6.5&xbsp; 小结

&xbsp; 6.6&xbsp; 注记

&xbsp; 6.7&xbsp; 传感器阵列观测模型和信号处理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.7.1&xbsp; 传感器观测模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.7.2&xbsp; 阵列信号处理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.7.3&xbsp; Cramer-Rao限界

&xbsp; 参考文献

第7章&xbsp; 似然比检测和跟踪

&xbsp; 7.1&xbsp; 基本检测和关系

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.1.1&xbsp; 似然比

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.1.2&xbsp; 测量似然比

&xbsp; 7.2&xbsp; 似然比递归

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.1&xbsp; 简化似然比递归

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.2&xbsp; 对数似然比

&xbsp; 7.3&xbsp; 声明目标存在

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.1&xbsp; 醉小化贝叶斯风险

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.2&xbsp; 在给定置信度下的目标声明

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.3&xbsp; 声明的奈曼-皮尔逊判据

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.4&xbsp; 检测qiax跟踪

&xbsp; 7.4&xbsp; LRDT低信噪比例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.1&xbsp; 简单例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.2&xbsp; 潜望镜检测的例子

&xbsp; 7.5&xbsp; 具有高杂波率的阈值数据

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.5.1&xbsp; 测量和虚警模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.5.2&xbsp; 多基地声纳例子

&xbsp; 7.6&xbsp; 基于格网的实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.1&xbsp; 先验似然比

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.2&xbsp; 运动模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.3&xbsp; 信息更新

&xbsp; 7.7&xbsp; 使用LRDT进行多目标跟踪

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.7.1&xbsp; 测量似然比的局部性质

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.7.2&xbsp; 用做多目标跟踪检测的LRDT

&xbsp; 7.8&xbsp; iLRT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.8.1&xbsp; 强度滤波的粒子滤波实现

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.8.2&xbsp; 目标检测和跟踪估计

 &xbsp;&xbsp;&xbsp;7.8.3&xbsp; 例子

&xbsp; 7.9&xbsp; 小结

&xbsp; 7.10&xbsp; 注记

参考文献

附录&xbsp; 高斯密度引理

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《贝叶斯多目标跟踪——原理、算法与应用》（第2版） 前言 在信息爆炸的时代，从监控视频到自动驾驶，从医学影像到金融风控，对动态环境中多个运动目标进行精确、鲁棒的跟踪，已经成为一项至关重要的技术。这些应用场景往往伴随着复杂的观测噪声、目标的遮挡、目标的出现与消失、以及目标身份的混淆等挑战。传统的目标跟踪方法，往往在单一目标或目标数量固定且信息清晰的环境下表现良好，但面对多目标、动态变化等复杂情况时，其性能会显著下降。 贝叶斯滤波，作为一种优雅而强大的统计推断框架，为解决多目标跟踪这一复杂问题提供了坚实的理论基础。它能够有效地融合先验知识与观测信息，在不确定性下做出最优的估计。而“多目标跟踪”（Multiple Object Tracking, MOT）则是在此基础上，专门针对同一场景下存在多个独立运动目标，需要同时估计它们的状态（位置、速度、姿态等）并维持其身份的跟踪问题。 本书《贝叶斯多目标跟踪——原理、算法与应用》（第2版）正是聚焦于贝叶斯方法在多目标跟踪领域的理论深度与实践广度。本书旨在为读者系统地梳理贝叶斯多目标跟踪的核心概念、经典算法、前沿进展及其在现实世界中的应用。不同于市面上泛泛而谈或仅关注特定算法的书籍，本书力求在理论的严谨性与算法的实用性之间取得平衡，帮助读者建立起扎实的理论功底，并掌握解决实际问题的能力。 为何需要贝叶斯多目标跟踪？ 在理解本书内容之前，有必要强调贝叶斯方法在多目标跟踪中的关键作用。多目标跟踪的核心难题在于： 1. 状态估计的不确定性： 目标的运动是连续的，但我们的观测是离散且带有噪声的。我们需要根据历史观测信息和运动模型，预测目标的未来状态，并用新的观测来更新这个预测。 2. 数据关联的挑战： 在多目标场景下，如何将新的观测正确地分配给已跟踪的目标，或识别为新出现的目标，是至关重要的。错误的关联会导致目标轨迹的混乱甚至丢失。 3. 目标的动态性： 目标可能出现、消失，它们的数量可能在变化。跟踪系统需要能够灵活地处理这些动态变化。 4. 目标间的交互与遮挡： 多个目标可能相互遮挡，一个目标可能被其他目标或环境遮挡，这会中断观测信息，增加跟踪难度。 5. 计算复杂度： 随着目标数量的增加，联合估计所有目标的联合状态，以及处理所有可能的观测分配，其计算复杂度呈指数级增长。 贝叶斯框架提供了一种 principled 的方式来应对这些挑战。通过将目标状态的后验概率分布建模，贝叶斯方法能够： 量化不确定性： 它不只给出一个估计值，而是提供一个概率分布，反映了估计的可靠性。 融合多源信息： 能够整合来自运动模型、观测模型以及其他辅助信息的概率。 处理非线性与非高斯性： 许多贝叶斯滤波器的变种，如粒子滤波器，能够处理复杂的非线性运动模型和非高斯观测噪声。 自然地处理数据关联： 许多贝叶斯多目标跟踪算法，如联合概率数据关联（JPDA）或多假设跟踪（MHT），都内嵌了数据关联的推理过程。 本书内容概览 本书共分为几个主要部分，循序渐进地引导读者深入理解贝叶斯多目标跟踪的原理与实践： 第一部分：基础理论与核心概念 在开始具体的多目标跟踪算法之前，本部分将为读者打下坚实的理论基础。 概率基础回顾： 简要回顾概率论和数理统计中的基本概念，包括概率密度函数、期望、方差、贝叶斯定理等，为后续的概率建模打下基础。 状态空间模型（State-Space Models, SSM）： 详细介绍状态空间模型，包括状态方程（描述目标如何随时间演化）和观测方程（描述如何从目标状态获取观测）。我们将讨论线性和非线性、高斯和非高斯情况下的状态空间模型。 贝叶斯滤波（Bayesian Filtering）： 深入讲解贝叶斯滤波的基本原理，即如何通过一个观测序列来更新目标状态的概率分布。核心思想是预测（Prediction）和更新（Update）两个步骤。 经典贝叶斯滤波器： 卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）： 针对线性和高斯状态空间模型的最优解，是许多复杂算法的基础。我们将详细推导其递推关系，并讨论其在单目标跟踪中的应用。 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）： 针对非线性系统，通过线性化方法近似求解。虽然存在局限性，但其易于实现的特点使其得到广泛应用。 无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）： 采用无迹变换（Unscented Transform）来处理非线性系统，通常比EKF有更好的性能，尤其是在处理强非线性系统时。 粒子滤波器（Particle Filter, PF）： 针对非线性、非高斯系统，通过一组带权重的粒子来近似后验概率分布。这是多目标跟踪中处理复杂场景最强大的工具之一。我们将详细介绍其采样-重采样机制。 第二部分：贝叶斯多目标跟踪核心算法 本部分将是本书的重点，我们将深入探讨针对多目标跟踪问题的各种贝叶斯方法。 目标管理（Target Management）： 目标的出现与消失（Birth and Death）： 如何在跟踪过程中检测新目标的出现，并对已丢失的目标进行处理。 目标身份维持（Identity Preservation）： 如何在多目标场景下，始终将正确的观测分配给正确的身份。 数据关联（Data Association）： 这是多目标跟踪的核心难题。我们将讨论多种贝叶斯方法的数据关联技术： 最近邻数据关联（Nearest Neighbor, NN）： 最简单的方法，将最近的观测分配给最近的目标，但鲁棒性较差。 联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）： 考虑所有可能的观测与目标之间的关联假设，并计算每个假设的概率，然后进行加权平均。 多假设跟踪（Multi-Hypothesis Tracking, MHT）： 维护一组（有限个）关于目标轨迹和数据关联的假设，并在新观测到来时更新这些假设。 全局最近邻（Global Nearest Neighbor, GNN）： 在所有未关联的目标和观测之间寻找最优匹配，通常使用匈牙利算法。 基于图的匹配算法： 将数据关联问题转化为图的匹配问题，如最大权重二分图匹配，并将其融入贝叶斯框架。 经典多目标跟踪滤波器： 多目标卡尔曼滤波器（Multi-Object Kalman Filter, MOKF）： 将单目标卡尔曼滤波器扩展到多目标场景，通常结合某种数据关联方法。 联合概率数据关联滤波器（JPDA Filter）： 结合JPDA数据关联方法与卡尔曼滤波器（或其他状态估计器）。 多假设跟踪滤波器（MHT Filter）： 结合MHT数据关联方法与状态估计器。 粒子滤波在多目标跟踪中的应用： 概率假设密度（Probability Hypothesis Density, PHD）滤波器： 一种以随机有限集（Random Finite Set, RFS）理论为基础的近似贝叶斯滤波器，它跟踪目标数量的概率分布，而不是直接跟踪目标数量。 基数平衡概率假设密度（Cardinalized PHD, CPHD）滤波器： PHD滤波器的改进，能够更准确地估计目标数量。 多目标贝叶斯滤波（Multi-Object Bayesian Filter, MOBF）/ 随机有限集（RFS）方法： 更通用的RFS框架，包括多目标卡尔曼滤波器（Multi-Object Kalman Filter, MOKF）的RFS版本，以及更高级的clides（Consistent Local Information Distribution Estimation）等。 基于粒子滤波的多目标跟踪： 直接使用粒子来表示多个目标的联合后验概率分布，并结合数据关联。 目标模型与运动模型： 常用运动模型： 恒定速度模型、恒定加速度模型、匀角速度模型、转弯模型等。 目标检测模型： 如何从原始传感器数据（如图像）中提取目标检测框。 外观模型（Appearance Models）： 如何利用目标的视觉特征（颜色、纹理、深度等）来辅助身份维持和避免误跟踪。 第三部分：前沿技术与应用 在掌握了核心理论和算法后，本部分将介绍一些最新的研究方向和实际应用。 深度学习在多目标跟踪中的融合： 利用深度学习进行目标检测与分割： 如YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等。 利用深度学习进行外观特征提取： Siamese Networks, Triplet Networks等。 端到端的深度学习多目标跟踪算法： 介绍如何将深度学习与贝叶斯框架结合，实现更鲁棒的跟踪。 处理复杂场景的技巧： 遮挡处理： 长时遮挡、短时遮挡的鲁棒性提升。 目标碰撞与交汇： 复杂交互场景下的跟踪。 低帧率与运动模糊： 在低质量观测下的跟踪。 实际应用案例： 视频监控与安防： 人员跟踪、车辆跟踪。 自动驾驶： 车辆、行人、自行车等动态物体的跟踪与预测。 机器人导航与感知： 实时环境中其他机器人的跟踪。 医学影像分析： 细胞、组织在动态过程中的跟踪。 体育赛事分析： 运动员的运动轨迹分析。 开源工具与数据集： 介绍一些常用的开源跟踪库（如DeepSORT, FairMOT等）和评价标准（如MOTChallenge）。 本书的特色与优势 系统性与全面性： 本书力求从最基础的概率论和状态空间模型出发，逐步深入到最前沿的深度学习与多目标跟踪算法，构建一个完整的知识体系。 理论与实践并重： 不仅详细阐述各种算法的数学原理和推导过程，还着重讨论其在实际应用中的权衡、挑战和改进方向。 条理清晰的结构： 章节划分逻辑性强，内容组织循序渐进，适合不同背景的读者。 注重算法的理解： 尽可能避免“黑箱”式的介绍，深入剖析算法的内在逻辑和工作机制。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂的数学理论，但本书在讲解时尽量使用清晰、准确、易于理解的语言，配以丰富的图示和伪代码，帮助读者更好地掌握。 谁适合阅读本书？ 研究生及以上学历的学生： 在计算机视觉、模式识别、信号处理、控制理论、人工智能等领域进行学习和研究的学生。 相关领域的工程师与研究人员： 从事视频监控、自动驾驶、机器人、医疗影像、无人机等领域研发的工程师和研究员。 对多目标跟踪感兴趣的技术爱好者： 具备一定的数学基础，希望深入了解贝叶斯方法在复杂动态系统感知中的应用。 结语 在信息技术日新月异的今天，多目标跟踪技术的重要性日益凸显。掌握贝叶斯多目标跟踪的核心原理与算法，将为您打开通往解决复杂感知问题的大门。本书《贝叶斯多目标跟踪——原理、算法与应用》（第2版）正是为了帮助您实现这一目标而编写。我们希望本书能够成为您在该领域学习和研究的得力助手，激发您的创新灵感，并最终在您的实际工作中取得丰硕的成果。 感谢您选择阅读本书，愿您的探索之旅充满收获。

评分☆☆☆☆☆

刚刚收到这本《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》，迫不及待地翻开了。说实话，一开始我只是抱着了解一下贝叶斯方法在多目标跟踪领域的最新进展的心态，毕竟我对这块儿一直有些好奇，但又觉得理论性太强，不容易入手。拿到这本书，首先被它厚实的篇幅和扎实的排版所吸引，感觉内容肯定非常充实。我尤其关注了书中关于卡尔曼滤波和粒子滤波的论述，虽然之前有一些基础，但这本书的讲解似乎更加深入和细致，从原理推导到实际应用，都给出了很清晰的脉络。书中的公式推导过程相当严谨，这一点对于我这种希望理解透彻的人来说非常重要，不会感觉只是照搬结论。而且，我注意到它不仅仅停留在理论层面，还提到了不少实际工程中的挑战和解决方案，比如杂波、漏检、传感器噪声等，这些都是我在实际工作中经常遇到的难题，所以这本书的实用价值对我来说很高。我很期待书中关于数据关联的章节，这部分一直是我研究的重点，希望能从中获得新的启发。总的来说，这本书的编排和内容的深度，让我对后续的学习充满了期待，感觉会是一次非常充实的知识之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事视频监控和安防领域的研究者，准确有效地跟踪视频中的多个移动目标一直是我的工作重点。我一直在寻找能够提供全面、深入的贝叶斯多目标跟踪理论和实践指导的书籍，而《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，无疑是我近期最满意的一本。书中对贝叶斯框架在多目标跟踪中的应用进行了系统性的梳理，从基础概念到高级算法，都讲解得非常透彻。我特别关注了书中关于粒子滤波及其在非线性、非高斯环境下的应用，这对于我们处理复杂的真实世界视频场景至关重要。书中不仅提供了理论推导，还给出了许多实际的案例分析，让我能够更好地理解算法在实际应用中的效果。我注意到书中对于如何处理目标遮挡、背景干扰等常见问题，都提供了行之有效的解决方案。此外，书中还对不同数据关联算法进行了详细的比较和分析，这对于我们选择最适合特定场景的算法至关重要。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它为我提供了宝贵的知识和灵感，我期待能将书中的技术应用到我的实际工作中，进一步提升监控系统的智能化水平。

评分☆☆☆☆☆

拿到《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，我感觉就像发现了一个宝藏。作为一名在机器人感知领域工作的工程师，我一直在寻找能够提供系统性理论框架和丰富实践指导的资料，这本书恰好满足了我的需求。我尤其对书中关于多传感器数据融合和多目标状态估计的部分印象深刻。书中详细阐述了如何利用贝叶斯框架有效地整合来自不同类型传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）的信息，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。书中的数学推导非常清晰，让我能够理解每一步的逻辑，并且能够根据实际场景灵活调整模型。我非常欣赏书中对粒子滤波在非线性、非高斯环境下的深入讲解，这对于我们处理复杂的机器人感知任务至关重要。此外，书中关于目标管理（目标出生、消亡、身份保持）的章节也给我带来了很多启发，这些都是在实际机器人应用中必须解决的关键问题。这本书的实用性和理论深度都达到了很高水平，为我提供了宝贵的知识和技术支持，我相信它将对我的工作产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对目标跟踪的数学基础都抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够提供强大理论支撑和灵活应用性的方法。《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，以其精炼的语言和严谨的逻辑，成功地吸引了我。我特别喜欢书中对贝叶斯滤波理论的深入浅出地讲解，从最基本的原理到各种高级模型，都描绘得淋漓尽致。我之前接触过一些概率统计的知识，但这本书将这些知识与实际的跟踪问题紧密地结合起来，让我对概率模型的重要性有了更深刻的认识。书中的章节安排非常合理，循序渐进，让我能够逐步掌握复杂的概念。我尤其欣赏书中在介绍各种跟踪算法时，都提供了详细的数学推导，并且会分析不同算法的优缺点，以及适用的场景。这对于我这种希望能够根据具体问题选择最优算法的学习者来说，是非常有价值的。而且，书中还涉及到了许多高级话题，比如非线性滤波、目标出生与消亡处理等，这些都让我对多目标跟踪的复杂性和深度有了全新的认识。这本书不仅仅是一本教材，更像是一份详尽的研究指南，为我未来的学术探索提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学生，尤其对那些能够解决现实世界复杂问题的算法和理论情有独钟。《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，正好切中了我的兴趣点。我一直觉得，要真正理解一个算法，就必须深入到其底层的数学原理，而这本书正是以贝叶斯推断为核心，系统地介绍了多目标跟踪的理论和方法。我非常欣赏书中严谨的数学推导，从概率论的基础概念，到各种滤波算法的原理，都进行了清晰细致的阐述。这本书的逻辑性非常强，让我能够循序渐进地掌握复杂的概念。我特别期待书中关于目标状态表示、运动模型设计以及数据关联算法的讨论，这些都是多目标跟踪中的核心问题，也是我希望深入了解的。书中提到了许多前沿的研究方向，比如将深度学习与贝叶斯方法相结合，这让我对该领域未来的发展充满了好奇。这本书无疑为我打开了一扇新的窗户，让我对多目标跟踪有了更深刻的认识，并为我今后的学术研究提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在自动驾驶领域工作的工程师，多目标跟踪是我们系统中最关键的模块之一。我们每天都在处理来自激光雷达、摄像头等多种传感器的数据，如何准确地将这些数据融合，并持续跟踪每一个目标，是我们面临的巨大挑战。《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，简直就是为我们量身定做的。我特别注意到书中关于多传感器数据融合的章节，它系统地讲解了如何利用贝叶斯框架将来自不同传感器的信息进行整合，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。书中的实例分析非常贴合实际，让我能够清晰地看到理论是如何应用于解决实际问题的。比如，书中关于如何处理传感器延迟、不确定性和噪声的讨论，对于我们这种需要实时、高精度跟踪的场景来说，简直是雪中送炭。此外，我还对书中关于多目标跟踪中的数据关联算法进行了深入研究，比如JPDA、MHT等，以及它们在贝叶斯框架下的改进。这部分内容对于我们解决“假阳性”和“假阴性”问题至关重要。总而言之，这本书为我提供了一个非常系统和全面的技术框架，它不仅提升了我对多目标跟踪理论的理解，更重要的是，它为我在实际工程中优化算法、解决难题提供了切实可行的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机视觉方向博士学位的学生，我的研究课题涉及到复杂场景下的多目标跟踪。我之前阅读过不少关于目标跟踪的书籍，但大多停留在某个特定算法的介绍上，缺乏一个统一的理论框架。《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，恰好填补了这一空白。它以贝叶斯推断为核心，系统地阐述了多目标跟踪的各个方面，包括状态估计、数据关联、目标管理等。我特别欣赏书中对各种概率模型的深入探讨，从卡尔曼滤波到粒子滤波，再到更复杂的概率图模型，都进行了详细的介绍和推导。书中的公式推导非常严谨，逻辑清晰，让我能够深入理解每一种算法的原理和适用性。我尤其关注了书中关于目标出生与消亡处理的部分，这对于我研究中需要跟踪未知数量和动态变化的目标非常关键。此外，书中还提到了许多最新的研究成果，并将其融入到贝叶斯框架下进行分析，这为我提供了宝贵的学术参考。这本书无疑将成为我进行博士研究期间重要的参考资料，为我深入理解多目标跟踪领域提供坚实的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，无疑为我打开了一扇新的研究大门。我从事的是一个与计算机视觉和人工智能紧密相关的领域，而多目标跟踪正是其中的一个核心技术。我一直觉得，要在这个领域取得突破，就必须深入理解其底层的数学原理。《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书，正是满足了我对理论深度和广度的需求。我特别欣赏书中对贝叶斯推断的系统性阐述，它不仅仅是简单介绍几种算法，而是从概率模型构建、似然函数设计，到后验概率的计算和优化，都进行了非常详尽的讲解。书中的数学推导非常清晰，逻辑严密，让我能够一步步地理解算法背后的思想。我一直在寻找能够帮助我理解不同跟踪算法之间联系和区别的资料，而这本书在这方面做得非常出色。它不仅介绍了经典的算法，还探讨了许多最新的研究成果，并且将它们融入到统一的贝叶斯框架下进行分析，这对于我梳理整个领域的研究脉络非常有帮助。我尤其关注了书中关于目标状态表示和运动模型设计的讨论，这部分内容直接关系到跟踪算法的性能，我希望能够从中学习到更先进、更鲁棒的方法。这本书绝对是值得反复研读的宝贵资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算科学和算法理论充满热情的学生，尤其对概率模型和统计推断在解决复杂问题中的应用感到着迷。当我看到《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书时，我立刻就被它吸引了。这本书的标题就暗示了其内容的深度和专业性，我希望通过阅读这本书，能够更深入地理解贝叶斯方法在多目标跟踪领域的威力。我非常欣赏书中严谨的数学推导过程，从最基本的概率论概念，到复杂的滤波算法，都进行了清晰而详细的解释。我一直认为，只有真正理解了算法背后的数学原理，才能更好地掌握和应用它们。这本书在这方面做得非常出色，它不仅提供了公式，还解释了每一个公式的含义和推导的逻辑。我尤其期待书中关于贝叶斯非参数方法和深度学习在多目标跟踪中的结合的部分，这代表了该领域的前沿发展方向，我希望能从中获得一些启发，为我未来的学术研究打下坚实的基础。这本书无疑将是我在概率模型和目标跟踪领域学习路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次学术研讨会上了解到《贝叶斯多目标跟踪-(第2版)》这本书的，当时很多同行都对其赞不绝口，所以我也非常期待。这本书果然没有让我失望。从内容上看，它涵盖了多目标跟踪的各个方面，从理论基础到实际应用，都讲解得非常全面。我尤其喜欢书中对贝叶斯滤波理论的讲解，它不仅仅是简单地介绍算法，而是从概率模型的设计、先验分布的设定、似然函数的构建，到后验分布的递推更新，都进行了非常深入的阐述。书中的数学公式推导非常严谨，逻辑性强，能够帮助读者理解算法背后的原理。我注意到书中对杂波、漏检等实际问题都进行了详细的分析，并给出了相应的解决方案，这对于我在实际工程中应用这些算法非常有帮助。此外，书中还介绍了许多先进的跟踪算法，比如基于深度学习的跟踪方法，这让我对该领域的最新发展有了更深刻的认识。总而言之，这本书内容丰富，理论扎实，实践性强，是我在多目标跟踪领域学习和研究过程中不可或缺的宝贵资料。