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摘要
针对传统三维多目标跟踪算法在复杂场景中出现的误关联、跟踪中断、适应性差等问题，在数据关联阶段进行了相应改进，提出了一种基于加权聚合关联代价和目标预测置信度的多目标跟踪算法。首先，结合目标的位置、外观、方向特征计算加权聚合关联代价以度量目标之间的差异性。然后，在关联代价矩阵中引入预测置信度的相关概念，并依据该置信度调整丢失目标的关联搜索域。最后，使用卡尔曼滤波器进行目标运动状态以及预测置信度的更新。在实测数据上的实验结果表明，所提出的算法能够提高点云遮挡、轨迹交叉情况下的跟踪正确率，在MOTA上达到了73.6%。
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