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Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von FuĂgĂ€ngern mit verteilten Multi-Sensor-TrĂ€gern
Die ZustandsschĂ€tzung einer unbekannten Anzahl an Objekten stellt trotz der Existenz theoretisch Bayes-optimaler Multi-Objekt-Filter durch die groĂe Anzahl an Modellannahmen dieser Filter eine groĂe Herausforderung dar. In dieser Arbeit wurden die Eignung derartiger Filter fĂŒr den praktischen Einsatz in Multi-Objekt-Multi-Sensor-Szenarien untersucht und die Filter um nötige Modellerweiterungen ergĂ€nzt. Als Anwendungsszenario wurde auf die Verfolgung von FuĂgĂ€ngern in InnenrĂ€umen eingegangen