An Optimization-Based Parallel Particle Filter for Multitarget Tracking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Particle filters are used in state estimation applications because of their capability to solve nonlinear and non-Gaussian problems effectively. However, they have high computational requirements, especially in the case of multitarget tracking, where data association is the bottleneck. In order to perform data association and estimation together, an augmented state vector, whose dimensions depend on the number of targets, is typically used in particle filters. With data association, the computational load increases exponentially as the number of targets increases. In this case, parallelization is a possibility for achieving real-time feasibility in large-scale multitarget tracking applications. In the work presented here, an optimization-based scheduling algorithm, that is suitable for parallel implementation of particle filter, is presented. This proposed scheduling algorithm minimizes the total computation time for the bus-connected heterogeneous primary-secondary architecture. Further, this scheduler is capable of selecting the optimal number of processors from a large pool of secondary processors and mapping the particles among the selected ones. A new distributed resampling algorithm suitable for parallel computing is also proposed. Furthermore, a less communication-intensive parallel implementation of the particle filter without compromising tracking accuracy using an efficient load balancing technique, in which optimal particle migration among secondary processors is ensured, is presented. Simulation results demonstrate the tracking effectiveness of the new parallel particle filter and the speedup achieved using parallelization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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