多目标跟踪算法的最优子模式分配概率度量

针对最优子模式分配(OSPA)度量标准只能适应测量轨迹距离的缺点,提出最优子模式分配概率(OSPAP)度量标准。通过计算真实轨迹与预测轨迹之间的基本概率和标签错误的惩罚概率评价跟踪算法的性能。在现实的跟踪系统中,无法获得跟踪目标的真实轨迹,但是基于概率的多目标跟踪算法的概率较易获得。实验结果表明,采用该标准得到的度量数据与实际情况一致,能够在实际的跟踪系统中实时地反映概率跟踪算法的性能。