貝葉斯多目標跟蹤-(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 貝葉斯估計
• 多目標跟蹤
• 目標跟蹤
• 濾波
• 概率模型
• 狀態估計
• 傳感器融閤
• 機器人學
• 計算機視覺
• 機器學習

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107586

商品編碼：29870615371

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-06-01

內容介紹
多年以來，多目標跟蹤問題1直都是許多軍事和民用技術應用*域中的熱點問題，也是個難點問題。圍繞多目標跟蹤問題的核心，由美guoLawrexce D.Stoxe、Roy L.Streit、Thomas L.Corwix和Kristixe L.Bell所閤*，鄂群、門金柱和姚科明共同翻譯的《貝葉斯多目標跟蹤(*2版)/guo防科技*作精品譯叢》1書的1個十分鮮明的特點就是，書中*goxg的主要例子都以反潛戰為背景，應用指嚮性明顯。同時，本書非常強調概念和原理的闡述，不以數學推導為重心，在不失嚴格的基礎上，強調瞭方*的實際應用。 &xbsp;

目錄
*1章 跟蹤問題 1.1 跟蹤問題描述 1.1.1 觀測和運動模型 1.1.2 估計 1.1.3 濾波 1.2 例1：跟蹤1艘水麵艦艇 1.2.1 目標狀態的先驗分布 1.2.2 運動模型 1.2.3 測量模型 1.2.4 跟蹤輸齣 1.3 例2：純方位跟蹤 1.3.1 例子描述 1.3.2 先驗分布 1.3.3 運動模型 1.3.4 測量模型 1.3.5 粒子濾波描述 1.3.6 評述 1.3.7 跟蹤輸齣 1.4 例3：潛望鏡探測和跟蹤 1.4.1 目標跟蹤 1.4.2 例子 1.5 例4：多目標跟蹤 1.5.1 軟相關 1.6 小結 參考文獻*2章 貝葉斯推斷和似然函數 2.1 貝葉斯推斷的情形 2.1.1 頻率論者的觀點 2.1.2 條件論者的觀點 2.1.3 貝葉斯論者的觀點 2.2 似然函數和貝葉斯原理 2.2.1 似然函數 2.2.2 貝葉斯原理 2.2.3 貝葉斯原理的序貫性質 2.3 似然函數的例子 2.3.1 高斯接觸模型 2.3.2 高斯型方位誤差模型 2.3.3 混閤方位和接觸的測量 2.3.4 目標否定的信息 2.3.5 確定的信息 2.3.6 雷達和紅外檢測 2.3.7 信號-加-噪聲模型 2.3.8 小結 參考文獻第3章 單目標跟蹤 3.1 貝葉斯濾波 3.1.1 遞歸貝葉斯濾波 3.1.2 預測和平滑 3.1.3 遞歸預測 3.1.4 遞歸平滑 3.1.5 批處理平滑 3.1.6 陸地規避 3.2 卡爾曼濾波 3.2.1 離散卡爾曼濾波 3.2.2 連續-離散卡爾曼濾波 3.2.3 卡爾曼平滑 3.3 非綫性濾波的粒子濾波實現 3.3.1 粒子生成 3.3.2 粒子濾波遞歸 3.3.3 再采樣 3.3.4 擾動目標狀態 3.3.5 收斂性 3.3.6 奇異子 3.3.7 多運動模型 3.3.8 高維狀態空間 3.4 小結 參考文獻第4章 經典多目標跟蹤 4.1 多目標跟蹤 4.1.1 多目標運動模型 4.1.2 多目標似然函數 4.1.3 多目標貝葉斯遞歸 4.2 多假設跟蹤 4.2.1 接觸 4.2.2 掃描 4.2.3 數據關聯假設 4.2.4 掃描和掃描關聯假設 4.2.5 多假設跟蹤分解 4.3 du立多假設跟蹤 4.3.1 條件du立關聯似然函數 4.3.2 掃描關聯似然函數例子 4.3.3 du立定理 4.3.4 du立MHT遞歸 4.4 綫性-高斯多假設跟蹤 4.4.1 綫性-高斯情況下的MHT遞歸 4.4.2 後驗分布和關聯概率 4.5 非綫性聯閤概率數據關聯 4.5.1 掃描關聯假設 4.5.2 掃描關聯概率 4.5.3 JPDA後驗 4.5.4 允許新目標齣現和刪除存在目標 4.5.5 粒子濾波實現 4.5.6 例子 4.6 概率多假設跟蹤 4.6.1 PMHT假設 4.6.2 關聯上的後驗分布 4.6.3 期望的醉大化 4.6.4 非綫性PMlHT 4.6.5 綫性-高斯PMHT 4.6.6 式（4.81）的證明 4.7 小結 4.8 說明 參考文獻第5章 多目標強度濾波 5.1 多目標狀態的點過程模型 5.1.1 PPP的基本屬性 5.1.2 PPP的概率分布函數 5.1.3 點過程的疊加 5.1.4 目標運動過程 5.1.5 傳感器測量過程 5.1.6 過程稀釋 5.1.7 擴展空間 5.2 iFilter 5.2.1 擴展狀態空間建模 5.2.2 預測的檢測和未檢測目標過程 5.2.3 測量過程 5.2.4 貝葉斯後驗點過程（信息更新） 5.2.5 PPP近似 5.2.6 PPP近似中的相關損失 5.2.7 iFilter濾波 5.2.8 PPP的變換仍為PPP 5.3 PHD濾波 5.4 iFilter的PGF方* 5.4.1 PGF概述 5.4.2 有限格網上的iFilter 5.4.3 格網狀態和直方數據的聯閤PGF 5.4.4 小單元*限 5.5 擴展目標濾波 5.6 小結 5.7 注記 5.7.1 其他話題 5.7.2 背景 參考文獻第6章 使用跟蹤生成測量的多目標跟蹤 6.1 醉大後驗罰函數跟蹤 6.1.1 MAP-PF方程 6.1.2 迭代優化 6.1.3 算* 6.1.4 變形 6.2 粒子濾波實現 6.3 綫性-高斯實現 6.4 例子 6.4.1 模型 6.4.2 MAP-PF實現 6.4.3 JDPA實現 6.4.4 例子zoxg結 6.5 小結 6.6 注記 6.7 傳感器陣列觀測模型和信號處理 6.7.1 傳感器觀測模型 6.7.2 陣列信號處理 6.7.3 Cramer-Rao限界 參考文獻第7章 似然比檢測和跟蹤 7.1 基本檢測和關係 7.1.1 似然比 7.1.2 測量似然比 7.2 似然比遞歸 7.2.1 簡化似然比遞歸 7.2.2 對數似然比 7.3 聲明目標存在 7.3.1 醉小化貝葉斯風險 7.3.2 在給定置信度下的目標聲明 7.3.3 聲明的奈曼-皮爾遜判據 7.3.4 檢測qiax跟蹤 7.4 LRDT低信噪比例子 7.4.1 簡單例子 7.4.2 潛望鏡檢測的例子 7.5 具有高雜波率的閾值數據 7.5.1 測量和虛警模型 7.5.2 多基地聲納例子 7.6 基於格網的實現 7.6.1 先驗似然比 7.6.2 運動模型 7.6.3 信息更新 7.7 使用LRDT進行多目標跟蹤 7.7.1 測量似然比的局部性質 7.7.2 用做多目標跟蹤檢測的LRDT 7.8 iLRT 7.8.1 強度濾波的粒子濾波實現 7.8.2 目標檢測和跟蹤估計 7.8.3 例子 7.9 小結 7.10 注記參考文獻附錄 高斯密度引理

*1章&xbsp; 跟蹤問題

&xbsp; 1.1&xbsp; 跟蹤問題描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.1&xbsp; 觀測和運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.2&xbsp; 估計

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.1.3&xbsp; 濾波

&xbsp; 1.2&xbsp; 例1：跟蹤1艘水麵艦艇

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.1&xbsp; 目標狀態的先驗分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.2&xbsp; 運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.3&xbsp; 測量模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.2.4&xbsp; 跟蹤輸齣

&xbsp; 1.3&xbsp; 例2：純方位跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.1&xbsp; 例子描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.2&xbsp; 先驗分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.3&xbsp; 運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.4&xbsp; 測量模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.5&xbsp; 粒子濾波描述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.6&xbsp; 評述

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.3.7&xbsp; 跟蹤輸齣

&xbsp; 1.4&xbsp; 例3：潛望鏡探測和跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.4.1&xbsp; 目標跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.4.2&xbsp; 例子

&xbsp; 1.5&xbsp; 例4：多目標跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1.5.1&xbsp; 軟相關

&xbsp; 1.6&xbsp; 小結

&xbsp; 參考文獻

*2章&xbsp; 貝葉斯推斷和似然函數

&xbsp; 2.1&xbsp; 貝葉斯推斷的情形

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.1&xbsp; 頻率論者的觀點

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.2&xbsp; 條件論者的觀點

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.1.3&xbsp; 貝葉斯論者的觀點

&xbsp; 2.2&xbsp; 似然函數和貝葉斯原理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.1&xbsp; 似然函數

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.2&xbsp; 貝葉斯原理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.2.3&xbsp; 貝葉斯原理的序貫性質

&xbsp; 2.3&xbsp; 似然函數的例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.1&xbsp; 高斯接觸模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.2&xbsp; 高斯型方位誤差模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.3&xbsp; 混閤方位和接觸的測量

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.4&xbsp; 目標否定的信息

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.5&xbsp; 確定的信息

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.6&xbsp; 雷達和紅外檢測

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.7&xbsp; 信號-加-噪聲模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 2.3.8&xbsp; 小結

&xbsp; 參考文獻

第3章&xbsp; 單目標跟蹤

&xbsp; 3.1&xbsp; 貝葉斯濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.1&xbsp; 遞歸貝葉斯濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.2&xbsp; 預測和平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.3&xbsp; 遞歸預測

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.4&xbsp; 遞歸平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.5&xbsp; 批處理平滑

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.1.6&xbsp; 陸地規避

&xbsp; 3.2&xbsp; 卡爾曼濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.1&xbsp; 離散卡爾曼濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.2&xbsp; 連續-離散卡爾曼濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.2.3&xbsp; 卡爾曼平滑

&xbsp; 3.3&xbsp; 非綫性濾波的粒子濾波實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.1&xbsp; 粒子生成

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.2&xbsp; 粒子濾波遞歸

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.3&xbsp; 再采樣

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.4&xbsp; 擾動目標狀態

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.5&xbsp; 收斂性

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.6&xbsp; 奇異子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.7&xbsp; 多運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3.3.8&xbsp; 高維狀態空間

&xbsp; 3.4&xbsp; 小結

&xbsp; 參考文獻

第4章&xbsp; 經典多目標跟蹤

&xbsp; 4.1&xbsp; 多目標跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.1&xbsp; 多目標運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.2&xbsp; 多目標似然函數

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.1.3&xbsp; 多目標貝葉斯遞歸

&xbsp; 4.2&xbsp; 多假設跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.1&xbsp; 接觸

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.2&xbsp; 掃描

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.3&xbsp; 數據關聯假設

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.4&xbsp; 掃描和掃描關聯假設

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.2.5&xbsp; 多假設跟蹤分解

&xbsp; 4.3&xbsp; du立多假設跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.1&xbsp; 條件du立關聯似然函數

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.2&xbsp; 掃描關聯似然函數例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.3&xbsp; du立定理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.3.4&xbsp; du立MHT遞歸

&xbsp; 4.4&xbsp; 綫性-高斯多假設跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.4.1&xbsp; 綫性-高斯情況下的MHT遞歸

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.4.2&xbsp; 後驗分布和關聯概率

&xbsp; 4.5&xbsp; 非綫性聯閤概率數據關聯

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.1&xbsp; 掃描關聯假設

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.2&xbsp; 掃描關聯概率

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.3&xbsp; JPDA後驗

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.4&xbsp; 允許新目標齣現和刪除存在目標

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.5&xbsp; 粒子濾波實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.5.6&xbsp; 例子

&xbsp; 4.6&xbsp; 概率多假設跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.1&xbsp; PMHT假設

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.2&xbsp; 關聯上的後驗分布

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.3&xbsp; 期望的醉大化

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.4&xbsp; 非綫性PMlHT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.5&xbsp; 綫性-高斯PMHT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4.6.6&xbsp; 式（4.81）的證明

&xbsp; 4.7&xbsp; 小結

&xbsp; 4.8&xbsp; 說明

&xbsp; 參考文獻

第5章&xbsp; 多目標強度濾波

&xbsp; 5.1&xbsp; 多目標狀態的點過程模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.1&xbsp; PPP的基本屬性

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

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.3&xbsp; 點過程的疊加

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.4&xbsp; 目標運動過程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.5&xbsp; 傳感器測量過程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.6&xbsp; 過程稀釋

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.1.7&xbsp; 擴展空間

&xbsp; 5.2&xbsp; iFilter

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.1&xbsp; 擴展狀態空間建模

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.2&xbsp; 預測的檢測和未檢測目標過程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.3&xbsp; 測量過程

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.4&xbsp; 貝葉斯後驗點過程（信息更新）

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.5&xbsp; PPP近似

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.6&xbsp; PPP近似中的相關損失

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.7&xbsp; iFilter濾波

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.2.8&xbsp; PPP的變換仍為PPP

&xbsp; 5.3&xbsp; PHD濾波

&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; 有限格網上的iFilter

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.3&xbsp; 格網狀態和直方數據的聯閤PGF

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.4.4&xbsp; 小單元*限

&xbsp; 5.5&xbsp; 擴展目標濾波

&xbsp; 5.6&xbsp; 小結

&xbsp; 5.7&xbsp; 注記

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.7.1&xbsp; 其他話題

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5.7.2&xbsp; 背景

&xbsp; 參考文獻

第6章&xbsp; 使用跟蹤生成測量的多目標跟蹤

&xbsp; 6.1&xbsp; 醉大後驗罰函數跟蹤

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

&xbsp; &xbsp;&xbsp;6.1.2&xbsp; 迭代優化

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.1.3&xbsp; 算*

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.1.4&xbsp; 變形

&xbsp; 6.2&xbsp; 粒子濾波實現

&xbsp; 6.3&xbsp; 綫性-高斯實現

&xbsp; 6.4&xbsp; 例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.1&xbsp; 模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.2&xbsp; MAP-PF實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.3&xbsp; JDPA實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.4.4&xbsp; 例子zoxg結

&xbsp; 6.5&xbsp; 小結

&xbsp; 6.6&xbsp; 注記

&xbsp; 6.7&xbsp; 傳感器陣列觀測模型和信號處理

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.7.1&xbsp; 傳感器觀測模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6.7.2&xbsp; 陣列信號處理

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

&xbsp; 參考文獻

第7章&xbsp; 似然比檢測和跟蹤

&xbsp; 7.1&xbsp; 基本檢測和關係

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.1.1&xbsp; 似然比

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.1.2&xbsp; 測量似然比

&xbsp; 7.2&xbsp; 似然比遞歸

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.1&xbsp; 簡化似然比遞歸

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.2.2&xbsp; 對數似然比

&xbsp; 7.3&xbsp; 聲明目標存在

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.1&xbsp; 醉小化貝葉斯風險

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.2&xbsp; 在給定置信度下的目標聲明

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.3&xbsp; 聲明的奈曼-皮爾遜判據

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.3.4&xbsp; 檢測qiax跟蹤

&xbsp; 7.4&xbsp; LRDT低信噪比例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.1&xbsp; 簡單例子

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.4.2&xbsp; 潛望鏡檢測的例子

&xbsp; 7.5&xbsp; 具有高雜波率的閾值數據

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.5.1&xbsp; 測量和虛警模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.5.2&xbsp; 多基地聲納例子

&xbsp; 7.6&xbsp; 基於格網的實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.1&xbsp; 先驗似然比

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.2&xbsp; 運動模型

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.6.3&xbsp; 信息更新

&xbsp; 7.7&xbsp; 使用LRDT進行多目標跟蹤

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.7.1&xbsp; 測量似然比的局部性質

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.7.2&xbsp; 用做多目標跟蹤檢測的LRDT

&xbsp; 7.8&xbsp; iLRT

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.8.1&xbsp; 強度濾波的粒子濾波實現

&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7.8.2&xbsp; 目標檢測和跟蹤估計

 &xbsp;&xbsp;&xbsp;7.8.3&xbsp; 例子

&xbsp; 7.9&xbsp; 小結

&xbsp; 7.10&xbsp; 注記

參考文獻

附錄&xbsp; 高斯密度引理

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《貝葉斯多目標跟蹤——原理、算法與應用》（第2版） 前言 在信息爆炸的時代，從監控視頻到自動駕駛，從醫學影像到金融風控，對動態環境中多個運動目標進行精確、魯棒的跟蹤，已經成為一項至關重要的技術。這些應用場景往往伴隨著復雜的觀測噪聲、目標的遮擋、目標的齣現與消失、以及目標身份的混淆等挑戰。傳統的目標跟蹤方法，往往在單一目標或目標數量固定且信息清晰的環境下錶現良好，但麵對多目標、動態變化等復雜情況時，其性能會顯著下降。 貝葉斯濾波，作為一種優雅而強大的統計推斷框架，為解決多目標跟蹤這一復雜問題提供瞭堅實的理論基礎。它能夠有效地融閤先驗知識與觀測信息，在不確定性下做齣最優的估計。而“多目標跟蹤”（Multiple Object Tracking, MOT）則是在此基礎上，專門針對同一場景下存在多個獨立運動目標，需要同時估計它們的狀態（位置、速度、姿態等）並維持其身份的跟蹤問題。 本書《貝葉斯多目標跟蹤——原理、算法與應用》（第2版）正是聚焦於貝葉斯方法在多目標跟蹤領域的理論深度與實踐廣度。本書旨在為讀者係統地梳理貝葉斯多目標跟蹤的核心概念、經典算法、前沿進展及其在現實世界中的應用。不同於市麵上泛泛而談或僅關注特定算法的書籍，本書力求在理論的嚴謹性與算法的實用性之間取得平衡，幫助讀者建立起紮實的理論功底，並掌握解決實際問題的能力。 為何需要貝葉斯多目標跟蹤？ 在理解本書內容之前，有必要強調貝葉斯方法在多目標跟蹤中的關鍵作用。多目標跟蹤的核心難題在於： 1. 狀態估計的不確定性： 目標的運動是連續的，但我們的觀測是離散且帶有噪聲的。我們需要根據曆史觀測信息和運動模型，預測目標的未來狀態，並用新的觀測來更新這個預測。 2. 數據關聯的挑戰： 在多目標場景下，如何將新的觀測正確地分配給已跟蹤的目標，或識彆為新齣現的目標，是至關重要的。錯誤的關聯會導緻目標軌跡的混亂甚至丟失。 3. 目標的動態性： 目標可能齣現、消失，它們的數量可能在變化。跟蹤係統需要能夠靈活地處理這些動態變化。 4. 目標間的交互與遮擋： 多個目標可能相互遮擋，一個目標可能被其他目標或環境遮擋，這會中斷觀測信息，增加跟蹤難度。 5. 計算復雜度： 隨著目標數量的增加，聯閤估計所有目標的聯閤狀態，以及處理所有可能的觀測分配，其計算復雜度呈指數級增長。 貝葉斯框架提供瞭一種 principled 的方式來應對這些挑戰。通過將目標狀態的後驗概率分布建模，貝葉斯方法能夠： 量化不確定性： 它不隻給齣一個估計值，而是提供一個概率分布，反映瞭估計的可靠性。 融閤多源信息： 能夠整閤來自運動模型、觀測模型以及其他輔助信息的概率。 處理非綫性與非高斯性： 許多貝葉斯濾波器的變種，如粒子濾波器，能夠處理復雜的非綫性運動模型和非高斯觀測噪聲。 自然地處理數據關聯： 許多貝葉斯多目標跟蹤算法，如聯閤概率數據關聯（JPDA）或多假設跟蹤（MHT），都內嵌瞭數據關聯的推理過程。 本書內容概覽 本書共分為幾個主要部分，循序漸進地引導讀者深入理解貝葉斯多目標跟蹤的原理與實踐： 第一部分：基礎理論與核心概念 在開始具體的多目標跟蹤算法之前，本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。 概率基礎迴顧： 簡要迴顧概率論和數理統計中的基本概念，包括概率密度函數、期望、方差、貝葉斯定理等，為後續的概率建模打下基礎。 狀態空間模型（State-Space Models, SSM）： 詳細介紹狀態空間模型，包括狀態方程（描述目標如何隨時間演化）和觀測方程（描述如何從目標狀態獲取觀測）。我們將討論綫性和非綫性、高斯和非高斯情況下的狀態空間模型。 貝葉斯濾波（Bayesian Filtering）： 深入講解貝葉斯濾波的基本原理，即如何通過一個觀測序列來更新目標狀態的概率分布。核心思想是預測（Prediction）和更新（Update）兩個步驟。 經典貝葉斯濾波器： 卡爾曼濾波器（Kalman Filter, KF）： 針對綫性和高斯狀態空間模型的最優解，是許多復雜算法的基礎。我們將詳細推導其遞推關係，並討論其在單目標跟蹤中的應用。 擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF）： 針對非綫性係統，通過綫性化方法近似求解。雖然存在局限性，但其易於實現的特點使其得到廣泛應用。 無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter, UKF）： 采用無跡變換（Unscented Transform）來處理非綫性係統，通常比EKF有更好的性能，尤其是在處理強非綫性係統時。 粒子濾波器（Particle Filter, PF）： 針對非綫性、非高斯係統，通過一組帶權重的粒子來近似後驗概率分布。這是多目標跟蹤中處理復雜場景最強大的工具之一。我們將詳細介紹其采樣-重采樣機製。 第二部分：貝葉斯多目標跟蹤核心算法 本部分將是本書的重點，我們將深入探討針對多目標跟蹤問題的各種貝葉斯方法。 目標管理（Target Management）： 目標的齣現與消失（Birth and Death）： 如何在跟蹤過程中檢測新目標的齣現，並對已丟失的目標進行處理。 目標身份維持（Identity Preservation）： 如何在多目標場景下，始終將正確的觀測分配給正確的身份。 數據關聯（Data Association）： 這是多目標跟蹤的核心難題。我們將討論多種貝葉斯方法的數據關聯技術： 最近鄰數據關聯（Nearest Neighbor, NN）： 最簡單的方法，將最近的觀測分配給最近的目標，但魯棒性較差。 聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）： 考慮所有可能的觀測與目標之間的關聯假設，並計算每個假設的概率，然後進行加權平均。 多假設跟蹤（Multi-Hypothesis Tracking, MHT）： 維護一組（有限個）關於目標軌跡和數據關聯的假設，並在新觀測到來時更新這些假設。 全局最近鄰（Global Nearest Neighbor, GNN）： 在所有未關聯的目標和觀測之間尋找最優匹配，通常使用匈牙利算法。 基於圖的匹配算法： 將數據關聯問題轉化為圖的匹配問題，如最大權重二分圖匹配，並將其融入貝葉斯框架。 經典多目標跟蹤濾波器： 多目標卡爾曼濾波器（Multi-Object Kalman Filter, MOKF）： 將單目標卡爾曼濾波器擴展到多目標場景，通常結閤某種數據關聯方法。 聯閤概率數據關聯濾波器（JPDA Filter）： 結閤JPDA數據關聯方法與卡爾曼濾波器（或其他狀態估計器）。 多假設跟蹤濾波器（MHT Filter）： 結閤MHT數據關聯方法與狀態估計器。 粒子濾波在多目標跟蹤中的應用： 概率假設密度（Probability Hypothesis Density, PHD）濾波器： 一種以隨機有限集（Random Finite Set, RFS）理論為基礎的近似貝葉斯濾波器，它跟蹤目標數量的概率分布，而不是直接跟蹤目標數量。 基數平衡概率假設密度（Cardinalized PHD, CPHD）濾波器： PHD濾波器的改進，能夠更準確地估計目標數量。 多目標貝葉斯濾波（Multi-Object Bayesian Filter, MOBF）/ 隨機有限集（RFS）方法： 更通用的RFS框架，包括多目標卡爾曼濾波器（Multi-Object Kalman Filter, MOKF）的RFS版本，以及更高級的clides（Consistent Local Information Distribution Estimation）等。 基於粒子濾波的多目標跟蹤： 直接使用粒子來錶示多個目標的聯閤後驗概率分布，並結閤數據關聯。 目標模型與運動模型： 常用運動模型： 恒定速度模型、恒定加速度模型、勻角速度模型、轉彎模型等。 目標檢測模型： 如何從原始傳感器數據（如圖像）中提取目標檢測框。 外觀模型（Appearance Models）： 如何利用目標的視覺特徵（顔色、紋理、深度等）來輔助身份維持和避免誤跟蹤。 第三部分：前沿技術與應用 在掌握瞭核心理論和算法後，本部分將介紹一些最新的研究方嚮和實際應用。 深度學習在多目標跟蹤中的融閤： 利用深度學習進行目標檢測與分割： 如YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN等。 利用深度學習進行外觀特徵提取： Siamese Networks, Triplet Networks等。 端到端的深度學習多目標跟蹤算法： 介紹如何將深度學習與貝葉斯框架結閤，實現更魯棒的跟蹤。 處理復雜場景的技巧： 遮擋處理： 長時遮擋、短時遮擋的魯棒性提升。 目標碰撞與交匯： 復雜交互場景下的跟蹤。 低幀率與運動模糊： 在低質量觀測下的跟蹤。 實際應用案例： 視頻監控與安防： 人員跟蹤、車輛跟蹤。 自動駕駛： 車輛、行人、自行車等動態物體的跟蹤與預測。 機器人導航與感知： 實時環境中其他機器人的跟蹤。 醫學影像分析： 細胞、組織在動態過程中的跟蹤。 體育賽事分析： 運動員的運動軌跡分析。 開源工具與數據集： 介紹一些常用的開源跟蹤庫（如DeepSORT, FairMOT等）和評價標準（如MOTChallenge）。 本書的特色與優勢 係統性與全麵性： 本書力求從最基礎的概率論和狀態空間模型齣發，逐步深入到最前沿的深度學習與多目標跟蹤算法，構建一個完整的知識體係。 理論與實踐並重： 不僅詳細闡述各種算法的數學原理和推導過程，還著重討論其在實際應用中的權衡、挑戰和改進方嚮。 條理清晰的結構： 章節劃分邏輯性強，內容組織循序漸進，適閤不同背景的讀者。 注重算法的理解： 盡可能避免“黑箱”式的介紹，深入剖析算法的內在邏輯和工作機製。 語言通俗易懂： 盡管涉及復雜的數學理論，但本書在講解時盡量使用清晰、準確、易於理解的語言，配以豐富的圖示和僞代碼，幫助讀者更好地掌握。 誰適閤閱讀本書？ 研究生及以上學曆的學生： 在計算機視覺、模式識彆、信號處理、控製理論、人工智能等領域進行學習和研究的學生。 相關領域的工程師與研究人員： 從事視頻監控、自動駕駛、機器人、醫療影像、無人機等領域研發的工程師和研究員。 對多目標跟蹤感興趣的技術愛好者： 具備一定的數學基礎，希望深入瞭解貝葉斯方法在復雜動態係統感知中的應用。 結語 在信息技術日新月異的今天，多目標跟蹤技術的重要性日益凸顯。掌握貝葉斯多目標跟蹤的核心原理與算法，將為您打開通往解決復雜感知問題的大門。本書《貝葉斯多目標跟蹤——原理、算法與應用》（第2版）正是為瞭幫助您實現這一目標而編寫。我們希望本書能夠成為您在該領域學習和研究的得力助手，激發您的創新靈感，並最終在您的實際工作中取得豐碩的成果。 感謝您選擇閱讀本書，願您的探索之旅充滿收獲。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和機器學習領域充滿熱情的學生，尤其對那些能夠解決現實世界復雜問題的算法和理論情有獨鍾。《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，正好切中瞭我的興趣點。我一直覺得，要真正理解一個算法，就必須深入到其底層的數學原理，而這本書正是以貝葉斯推斷為核心，係統地介紹瞭多目標跟蹤的理論和方法。我非常欣賞書中嚴謹的數學推導，從概率論的基礎概念，到各種濾波算法的原理，都進行瞭清晰細緻的闡述。這本書的邏輯性非常強，讓我能夠循序漸進地掌握復雜的概念。我特彆期待書中關於目標狀態錶示、運動模型設計以及數據關聯算法的討論，這些都是多目標跟蹤中的核心問題，也是我希望深入瞭解的。書中提到瞭許多前沿的研究方嚮，比如將深度學習與貝葉斯方法相結閤，這讓我對該領域未來的發展充滿瞭好奇。這本書無疑為我打開瞭一扇新的窗戶，讓我對多目標跟蹤有瞭更深刻的認識，並為我今後的學術研究提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在自動駕駛領域工作的工程師，多目標跟蹤是我們係統中最關鍵的模塊之一。我們每天都在處理來自激光雷達、攝像頭等多種傳感器的數據，如何準確地將這些數據融閤，並持續跟蹤每一個目標，是我們麵臨的巨大挑戰。《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，簡直就是為我們量身定做的。我特彆注意到書中關於多傳感器數據融閤的章節，它係統地講解瞭如何利用貝葉斯框架將來自不同傳感器的信息進行整閤，以提高跟蹤的準確性和魯棒性。書中的實例分析非常貼閤實際，讓我能夠清晰地看到理論是如何應用於解決實際問題的。比如，書中關於如何處理傳感器延遲、不確定性和噪聲的討論，對於我們這種需要實時、高精度跟蹤的場景來說，簡直是雪中送炭。此外，我還對書中關於多目標跟蹤中的數據關聯算法進行瞭深入研究，比如JPDA、MHT等，以及它們在貝葉斯框架下的改進。這部分內容對於我們解決“假陽性”和“假陰性”問題至關重要。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常係統和全麵的技術框架，它不僅提升瞭我對多目標跟蹤理論的理解，更重要的是，它為我在實際工程中優化算法、解決難題提供瞭切實可行的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計算機視覺方嚮博士學位的學生，我的研究課題涉及到復雜場景下的多目標跟蹤。我之前閱讀過不少關於目標跟蹤的書籍，但大多停留在某個特定算法的介紹上，缺乏一個統一的理論框架。《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，恰好填補瞭這一空白。它以貝葉斯推斷為核心，係統地闡述瞭多目標跟蹤的各個方麵，包括狀態估計、數據關聯、目標管理等。我特彆欣賞書中對各種概率模型的深入探討，從卡爾曼濾波到粒子濾波，再到更復雜的概率圖模型，都進行瞭詳細的介紹和推導。書中的公式推導非常嚴謹，邏輯清晰，讓我能夠深入理解每一種算法的原理和適用性。我尤其關注瞭書中關於目標齣生與消亡處理的部分，這對於我研究中需要跟蹤未知數量和動態變化的目標非常關鍵。此外，書中還提到瞭許多最新的研究成果，並將其融入到貝葉斯框架下進行分析，這為我提供瞭寶貴的學術參考。這本書無疑將成為我進行博士研究期間重要的參考資料，為我深入理解多目標跟蹤領域提供堅實的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事視頻監控和安防領域的研究者，準確有效地跟蹤視頻中的多個移動目標一直是我的工作重點。我一直在尋找能夠提供全麵、深入的貝葉斯多目標跟蹤理論和實踐指導的書籍，而《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，無疑是我近期最滿意的一本。書中對貝葉斯框架在多目標跟蹤中的應用進行瞭係統性的梳理，從基礎概念到高級算法，都講解得非常透徹。我特彆關注瞭書中關於粒子濾波及其在非綫性、非高斯環境下的應用，這對於我們處理復雜的真實世界視頻場景至關重要。書中不僅提供瞭理論推導，還給齣瞭許多實際的案例分析，讓我能夠更好地理解算法在實際應用中的效果。我注意到書中對於如何處理目標遮擋、背景乾擾等常見問題，都提供瞭行之有效的解決方案。此外，書中還對不同數據關聯算法進行瞭詳細的比較和分析，這對於我們選擇最適閤特定場景的算法至關重要。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，它為我提供瞭寶貴的知識和靈感，我期待能將書中的技術應用到我的實際工作中，進一步提升監控係統的智能化水平。

評分☆☆☆☆☆

拿到《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，我感覺就像發現瞭一個寶藏。作為一名在機器人感知領域工作的工程師，我一直在尋找能夠提供係統性理論框架和豐富實踐指導的資料，這本書恰好滿足瞭我的需求。我尤其對書中關於多傳感器數據融閤和多目標狀態估計的部分印象深刻。書中詳細闡述瞭如何利用貝葉斯框架有效地整閤來自不同類型傳感器（如攝像頭、激光雷達、IMU等）的信息，以提高目標跟蹤的準確性和魯棒性。書中的數學推導非常清晰，讓我能夠理解每一步的邏輯，並且能夠根據實際場景靈活調整模型。我非常欣賞書中對粒子濾波在非綫性、非高斯環境下的深入講解，這對於我們處理復雜的機器人感知任務至關重要。此外，書中關於目標管理（目標齣生、消亡、身份保持）的章節也給我帶來瞭很多啓發，這些都是在實際機器人應用中必須解決的關鍵問題。這本書的實用性和理論深度都達到瞭很高水平，為我提供瞭寶貴的知識和技術支持，我相信它將對我的工作産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，無疑為我打開瞭一扇新的研究大門。我從事的是一個與計算機視覺和人工智能緊密相關的領域，而多目標跟蹤正是其中的一個核心技術。我一直覺得，要在這個領域取得突破，就必須深入理解其底層的數學原理。《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，正是滿足瞭我對理論深度和廣度的需求。我特彆欣賞書中對貝葉斯推斷的係統性闡述，它不僅僅是簡單介紹幾種算法，而是從概率模型構建、似然函數設計，到後驗概率的計算和優化，都進行瞭非常詳盡的講解。書中的數學推導非常清晰，邏輯嚴密，讓我能夠一步步地理解算法背後的思想。我一直在尋找能夠幫助我理解不同跟蹤算法之間聯係和區彆的資料，而這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅介紹瞭經典的算法，還探討瞭許多最新的研究成果，並且將它們融入到統一的貝葉斯框架下進行分析，這對於我梳理整個領域的研究脈絡非常有幫助。我尤其關注瞭書中關於目標狀態錶示和運動模型設計的討論，這部分內容直接關係到跟蹤算法的性能，我希望能夠從中學習到更先進、更魯棒的方法。這本書絕對是值得反復研讀的寶貴資料。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次學術研討會上瞭解到《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書的，當時很多同行都對其贊不絕口，所以我也非常期待。這本書果然沒有讓我失望。從內容上看，它涵蓋瞭多目標跟蹤的各個方麵，從理論基礎到實際應用，都講解得非常全麵。我尤其喜歡書中對貝葉斯濾波理論的講解，它不僅僅是簡單地介紹算法，而是從概率模型的設計、先驗分布的設定、似然函數的構建，到後驗分布的遞推更新，都進行瞭非常深入的闡述。書中的數學公式推導非常嚴謹，邏輯性強，能夠幫助讀者理解算法背後的原理。我注意到書中對雜波、漏檢等實際問題都進行瞭詳細的分析，並給齣瞭相應的解決方案，這對於我在實際工程中應用這些算法非常有幫助。此外，書中還介紹瞭許多先進的跟蹤算法，比如基於深度學習的跟蹤方法，這讓我對該領域的最新發展有瞭更深刻的認識。總而言之，這本書內容豐富，理論紮實，實踐性強，是我在多目標跟蹤領域學習和研究過程中不可或缺的寶貴資料。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對目標跟蹤的數學基礎都抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠提供強大理論支撐和靈活應用性的方法。《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書，以其精煉的語言和嚴謹的邏輯，成功地吸引瞭我。我特彆喜歡書中對貝葉斯濾波理論的深入淺齣地講解，從最基本的原理到各種高級模型，都描繪得淋灕盡緻。我之前接觸過一些概率統計的知識，但這本書將這些知識與實際的跟蹤問題緊密地結閤起來，讓我對概率模型的重要性有瞭更深刻的認識。書中的章節安排非常閤理，循序漸進，讓我能夠逐步掌握復雜的概念。我尤其欣賞書中在介紹各種跟蹤算法時，都提供瞭詳細的數學推導，並且會分析不同算法的優缺點，以及適用的場景。這對於我這種希望能夠根據具體問題選擇最優算法的學習者來說，是非常有價值的。而且，書中還涉及到瞭許多高級話題，比如非綫性濾波、目標齣生與消亡處理等，這些都讓我對多目標跟蹤的復雜性和深度有瞭全新的認識。這本書不僅僅是一本教材，更像是一份詳盡的研究指南，為我未來的學術探索提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對計算科學和算法理論充滿熱情的學生，尤其對概率模型和統計推斷在解決復雜問題中的應用感到著迷。當我看到《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》這本書時，我立刻就被它吸引瞭。這本書的標題就暗示瞭其內容的深度和專業性，我希望通過閱讀這本書，能夠更深入地理解貝葉斯方法在多目標跟蹤領域的威力。我非常欣賞書中嚴謹的數學推導過程，從最基本的概率論概念，到復雜的濾波算法，都進行瞭清晰而詳細的解釋。我一直認為，隻有真正理解瞭算法背後的數學原理，纔能更好地掌握和應用它們。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅提供瞭公式，還解釋瞭每一個公式的含義和推導的邏輯。我尤其期待書中關於貝葉斯非參數方法和深度學習在多目標跟蹤中的結閤的部分，這代錶瞭該領域的前沿發展方嚮，我希望能從中獲得一些啓發，為我未來的學術研究打下堅實的基礎。這本書無疑將是我在概率模型和目標跟蹤領域學習路上的重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

剛剛收到這本《貝葉斯多目標跟蹤-(第2版)》，迫不及待地翻開瞭。說實話，一開始我隻是抱著瞭解一下貝葉斯方法在多目標跟蹤領域的最新進展的心態，畢竟我對這塊兒一直有些好奇，但又覺得理論性太強，不容易入手。拿到這本書，首先被它厚實的篇幅和紮實的排版所吸引，感覺內容肯定非常充實。我尤其關注瞭書中關於卡爾曼濾波和粒子濾波的論述，雖然之前有一些基礎，但這本書的講解似乎更加深入和細緻，從原理推導到實際應用，都給齣瞭很清晰的脈絡。書中的公式推導過程相當嚴謹，這一點對於我這種希望理解透徹的人來說非常重要，不會感覺隻是照搬結論。而且，我注意到它不僅僅停留在理論層麵，還提到瞭不少實際工程中的挑戰和解決方案，比如雜波、漏檢、傳感器噪聲等，這些都是我在實際工作中經常遇到的難題，所以這本書的實用價值對我來說很高。我很期待書中關於數據關聯的章節，這部分一直是我研究的重點，希望能從中獲得新的啓發。總的來說，這本書的編排和內容的深度，讓我對後續的學習充滿瞭期待，感覺會是一次非常充實的知識之旅。