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Enregistrement W2148133104 · doi:10.1117/12.851075

Spline filter for target tracking

2010· article· en· W2148133104 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTarget Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpline (mechanical)Particle filterProbability density functionSpline interpolationDensity estimationRecursive Bayesian estimationConditional probability distributionComputer scienceThin plate splineAlgorithmGaussianFilter (signal processing)MathematicsMathematical optimizationSmoothing splineApplied mathematicsArtificial intelligenceBayesian probabilityStatisticsBilinear interpolationComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper an efficient approach to nonlinear non-Gaussian state estimation based on spline filtering is presented. The estimation of the conditional probability density of the unknown state can be ideally achieved through Bayes rule. However, the associated computational requirements make it impossible to implement this online filter in practice. In the general particle filtering problem, estimation accuracy increases with the number of particles at the expense of increased computational load. In this paper, B-Spline interpolation is used to represent the density of the state pdf through a low order continuous polynomial. The motivation is to reduce the computational cost. The motion of spline control points and corresponding coefficients is achieved through implementation of the Fokker-Planck equation, which describes the propagation of state probability density function between measurement instants. This filter is applicable for a general state estimation problem as no assumptions are made about the underlying probability density.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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