prikaz prve stranice dokumenta Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba
Rad nije dostupan
diplomski rad
Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba
2022. urn:nbn:hr:168:467484
Arambašić, Nikola
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Arambašić, N. (2022). Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

Arambašić, Nikola. "Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

Arambašić, Nikola. "Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

Arambašić, N. (2022). 'Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

Arambašić N. Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 11.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

N. Arambašić, "Praćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:467484
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPraćenje više gibajućih objekata pomoću mješavina Gaussovih razdioba
Naslov (engleski)EN: Multi-object Tracking via Gaussian Distribution Mixtures
AutorNikola Arambašić
MentorIvan Marković (mentor)
Član povjerenstvaIvan Petrović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarija Seder (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJuraj Peršić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Praćenje više gibajućih objekata složen je problem čiji je cilj procijeniti broj objekata u određenom području zajedno s kinematičkim stanjima svakog objekta. Uz nesigurnost mjernog i procesnog modela iz klasične Bayesovske estimacije, postoji mnogo dodatnih izvora nesigurnosti u praćenju više objekata. Na primjer, broj objekata se može mijenjati s vremenom, a neki objekti mogu biti neotkriveni u nekim okvirima. Obično ne postoji ni način da se odredi koje detekcije odgovaraju kojem objektu, stoga je u takvim problemima potrebna metoda povezivanja podataka. Korištenjem teorije slučajnih konačnih skupova moguće je proširiti Bayesovu rekurziju na slučaj s više objekata. Međutim, ne postoje opća rješenja zatvorenog oblika. Ipak, postoje mnoge aproksimacije Bayesove rekurzije s više objekata temeljene na Gaussovim mješavinama. Cilj ovog diplomskog rada je implementirati algoritam praćenja više objekata Gaussove mješavine u MATLAB-u i testirati ga u simulacijama.
Sažetak (engleski)
Multi-object tracking is a complex problem where the goal is to estimate the number of objects in the surveillance region together with the kinematic states of each object. In addition to the measurement and process model uncertainty from classical estimation, there are many additional sources of uncertainty in multi-object tracking. For example, the number of objects may change with time and some objects might be undetected in some frames. Usually, there is also no way to determine which detections correspond to which object, hence a data association method is required in such problems. By using random finite sets theory, it is possible to extend the Bayesian recursion to the multi-object case. However, there exists no general closed-form solutions. Nonetheless, there are many approximations to the multi-object Bayesian recursion based on Gaussian mixtures. The goal of this thesis is to implement a Gaussian mixture multi-object tracking algorithm in MATLAB and test it in simulations.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:467484
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 11:41:32