MHT 跟踪

资 源 简 介

MHT 跟踪

详 情 说 明

多假设跟踪(MHT)是一种先进的多目标跟踪技术，特别适用于密集目标环境或存在测量不确定性场景。其核心思想是通过构建并维护多个可能的跟踪假设来解决数据关联模糊性问题。

技术实现上，MHT系统会为每个新量测生成多个关联假设分支，包括：新目标起始、现有航迹更新、误报等情况。这些假设会随时间形成假设树，通过延迟决策机制保留合理可能性的分支，直到获得足够证据再剪除低概率假设。

关键优势体现在两个方面：首先，通过假设树的保留机制能有效处理短暂遮挡或漏检；其次，概率加权方式融合多帧信息，比单帧决策的GNN或JPDA更具鲁棒性。现代实现通常结合PMHT算法或集成到PHD滤波器框架中。

实际应用中需注意假设爆炸问题，通常采用假设剪枝、聚类分组等技术控制计算复杂度。在雷达跟踪、视频监控、自动驾驶等领域，MHT仍是解决复杂关联问题的首选方案之一。