MHT算法

资 源 简 介

MHT算法

详 情 说 明

MHT（Multiple Hypothesis Tracking）算法是一种经典的多假设目标跟踪技术，主要用于复杂场景下的多目标跟踪任务。该算法通过维护多个可能的跟踪假设来解决数据关联的不确定性，能够有效处理目标遮挡、误检和漏检等挑战性问题。

算法核心思想是构建并维护一个假设树，每个分支代表一种可能的目标轨迹假设。系统在每个时间步都会生成新的假设，并通过概率评估来修剪低置信度的分支。这种多假设机制相比单假设跟踪具有更强的鲁棒性，但计算复杂度相对较高。

提供的文件包中包含完整可运行的测试函数和C语言实现源码。测试函数展示了算法在模拟数据上的应用效果，用户可以通过修改参数配置来适应不同的跟踪场景。C源码部分实现了MHT的核心逻辑，包括假设生成、概率计算和假设剪枝等关键模块。

该实现特别适合需要处理高噪声环境下目标跟踪的研究人员和开发者，通过解压文件包即可直接运行测试案例，便于快速理解算法原理和进行二次开发。