Data association och track-to-track association, två grundläggande problem i ensensor och multi-sensor multi-målspårning, är fall av en NP-hård kombinatoriell optimering problem som kallas multidimensionella uppdrag problem (MDAP). Under de senaste åren har datadrivna metoder för att angripa MDAPs i spårning blivit allt populärare. Vi hävdar att visning multi-mål spårning som ett uppdragsproblem konceptuellt förenar den stora variationen av maskininlärningsmetoder som har föreslagits för data association och track-to-track association. I den här undersökningen granskar vi den senaste litteraturen, ger rigorösa formuleringar av de uppdragsproblem som stött på i multi-målspårning, och granska klassiska metoder som använts innan övergången till datadrivna tekniker. Nya försök att använda djupt lärande för att lösa NPhard kombinatoriella optimeringsproblem, inklusive data association, diskuteras också. Vi lyfter fram metoder för representationsinlärning för multisensortillämpningar och avslutar med att ge en översikt över aktuella riktmärken för flermålsspårning.
Vi hänvisar också till Emami et als undersökning. REF som betraktade flera objekt spårning som ett uppdragsproblem och förenade en mängd olika spårningsmetoder under denna formulering.
Machine Learning Methods for Solving Assignment Problems in Multi-Target Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}