MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970708737 · doi:10.1109/iccsp.2013.6577049

Multi target tracking algorithm based on Lagrangian Relaxation method

2013· article· en· W1970708737 sur OpenAlexaff
Kanan Bala Sahoo, Arati M. Dixit, Srinivasa Murthy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTarget Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadar trackerComputer scienceTracking (education)RadarSensor fusionTask (project management)Process (computing)Controller (irrigation)Set (abstract data type)Tracking systemData setLagrangian relaxationAlgorithmReal-time computingArtificial intelligenceComputer visionFilter (signal processing)EngineeringMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi Target Tracking (MTT) capability of radar increases the extent of control over land and sky. It is a challenging task to provide a coherent air picture to the radar controller in every scan. Multi Sensor Multi Target (MSMT) Data Association (DA) is an important task in an automated Command and Control (C2) system for any Air Defence system. In DA process multiple tracks received for multiple targets from a set of sensors are processed to correlate tracks to targets. The results of DA form a crucial functionality of multi sensor data fusion which is used in target engagement. Multiple Hypothesis Tracking (MHT) methods are very good DA techniques for conflicting scenarios but are complex in design and implementation. A solution methodology is proposed combining Lagrangian Relaxation, dynamic programming and multidimensional assignment approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTarget Tracking and Data Fusion in Sensor NetworksTravaux en français237 207