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提出了基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波器(SMC-PHDF)的视觉多目标跟踪算法.W4算法对观测场景进行背景建模和运动目标检测,获取可能目标在观测场景中的位置信息作为PHDF的输入.SMC-PHD滤波器对检测结果进行滤波,实现对观测场景中运动目标数量和目标状态的估计.传统SMC-PHDF由于不对目标进行标记避免了数据关联,但同时也丧失了对单个目标航迹进行持续跟踪的能力.为此,提出采用标记粒子及最近邻聚类构建关联决策,根据粒子标记经重采样后的统计分布计算最大关联概率实现当前目标与航迹的时域关联.实验证