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基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法
被引量：
2
1
作者
程蔚
吴海彬
郑洪庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3187-3191,共5页
针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过...
针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性,在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验,在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪,实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。
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关键词
移动
物体
检测与
跟踪
多传感器系统
分类算法
复合动态模型
证据融合架构
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职称材料
Lie群下利用改进JPDA滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法
被引量：
2
2
作者
张琦
胡广地
+1 位作者
朱晓媛
陈亚东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3128-3131,共4页
提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利...
提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利用双目视觉去除误检,并获得车辆的位置信息;通过卡尔曼滤波器对测量的不确定度和预测目标运动的轨迹进行确认;运用改进的联合概率数据关联滤波器对车辆及行人的跟踪结果进行优化修正。实验结果表明,提出的方法可以有效解决智能车多目标跟踪问题,大幅度提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比其他较新的目标跟踪方法,提出的方法在跟踪精度和速度上具有明显的优势,且在跟踪车辆时不会产生明显的偏移、不会遗漏对行人的跟踪。
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关键词
智能驾驶系统
立体视觉
移动物体跟踪
联合综合概率数据关联
LIE群
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职称材料
题名
基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法
被引量：
2
1
作者
程蔚
吴海彬
郑洪庆
机构
闽南理工学院电子与电气工程学院
福州大学机械及自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3187-3191,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175084)
福建省自然科学基金资助项目(2015J01186)
+1 种基金
福建省中青年教师教育科研项目(JA14346)
泉州市科技项目(2014Z139)
文摘
针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性,在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验,在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪,实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。
关键词
移动
物体
检测与
跟踪
多传感器系统
分类算法
复合动态模型
证据融合架构
Keywords
detection and tracking of moving object
multiple-sensor system
classification algorithms
composite dynamic model
evidential fusion framework
分类号
TP391 [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
Lie群下利用改进JPDA滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法
被引量：
2
2
作者
张琦
胡广地
朱晓媛
陈亚东
机构
西南交通大学机械工程学院
西南交通大学汽车工程研究院
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3128-3131,共4页
基金
四川省科技厅科技支撑项目(2017GZ0164,2017HH0102,2016GZ0026)
文摘
提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利用双目视觉去除误检,并获得车辆的位置信息;通过卡尔曼滤波器对测量的不确定度和预测目标运动的轨迹进行确认;运用改进的联合概率数据关联滤波器对车辆及行人的跟踪结果进行优化修正。实验结果表明,提出的方法可以有效解决智能车多目标跟踪问题,大幅度提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比其他较新的目标跟踪方法,提出的方法在跟踪精度和速度上具有明显的优势,且在跟踪车辆时不会产生明显的偏移、不会遗漏对行人的跟踪。
关键词
智能驾驶系统
立体视觉
移动物体跟踪
联合综合概率数据关联
LIE群
Keywords
smart driving system
stereo vision
moving objects tracking
joint probabilistic data association
Lie group
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
基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法
程蔚
吴海彬
郑洪庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
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职称材料
2
Lie群下利用改进JPDA滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法
张琦
胡广地
朱晓媛
陈亚东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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