İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2014

Random Set Methods Estimation of Multiple Extended Objects

Dergi

IEEE Robotics & Automation Magazine

ISSN 1070-9932

ISSN kaydı başka bir dergiye işaret ediyor; ad YÖKSİS kaydından.

YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · green SJR Q1 JCR Q1 Atıf 27 Üst %10 Yüzdelik 96.1% FWCI 6.0
Yıl
2014
Tür
article

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİS YÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adı IEEE Robotics & Automation Magazine
  • Katalog eşleşmesi (ISSN) IEEE Robotics and Automation Magazine
  • OpenAlex OpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex · İngilizce

Random set-based methods have provided a rigorous Bayesian framework and have been used extensively in the last decade for point object estimation. In this article, we emphasize that the same methodology offers an equally powerful approach to estimation of so-called extended objects, i.e., objects that result in multiple detections on the sensor side. Building upon the analogy between Bayesian state estimation of a single object and random finite set (RFS) estimation for multiple objects, we give a tutorial on random set methods with an emphasis on multiple-extended-object estimation. The capabilities are illustrated on a simple yet insightful real-life example with laser range data containing several occlusions.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

27 atıf

OpenAlex cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 1 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. Greedy Reduction Algorithms for Mixtures of Exponential Family 2015 Atıf 20 · OpenAlex

Yazarlar

  1. Karl Granstrom
  2. Christian Lundquist
  3. Fredrik Gustafsson
  4. UMUT ORGUNER ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ