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驾驶场景下结合运动速度以及外观特征的多类多目标跟踪方法
1
作者
王海
丁玉轩
+3 位作者
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期956-964,1014,共10页
基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,...
基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,设计了基于目标速度变化的交并比算法:Velocity IoU,从而优化前后帧目标关联。同时,使用自监督的外观模型提取不同目标的外观特征编码。基于上述的运动模型以及外观模型,提出了一种互补的关联策略,最终实现驾驶场景下多类别多目标跟踪。在BDD100K上验证了该方法,对应mMOTA为45.2,mIDF1为55.2,IDs为8793,优于大部分跟踪算法。
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关键词
自动驾驶
多目标跟踪
多类别
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职称材料
题名
驾驶场景下结合运动速度以及外观特征的多类多目标跟踪方法
1
作者
王海
丁玉轩
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
江苏大学汽车工程研究院
江苏理工学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期956-964,1014,共10页
基金
国家自然科学基金(52225212,U20A20333,52072160)
江苏省重点研发项目(BE2020083-2,BE2020083-3)资助。
文摘
基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,设计了基于目标速度变化的交并比算法:Velocity IoU,从而优化前后帧目标关联。同时,使用自监督的外观模型提取不同目标的外观特征编码。基于上述的运动模型以及外观模型,提出了一种互补的关联策略,最终实现驾驶场景下多类别多目标跟踪。在BDD100K上验证了该方法,对应mMOTA为45.2,mIDF1为55.2,IDs为8793,优于大部分跟踪算法。
关键词
自动驾驶
多目标跟踪
多类别
Keywords
autonomous driving
multi-target tracking
multi-category
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
驾驶场景下结合运动速度以及外观特征的多类多目标跟踪方法
王海
丁玉轩
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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