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基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
被引量：
2
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作者
宋俊芳
王菽裕
+1 位作者
薛茹
李莹
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第31期12927-12933,共7页
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新...
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。
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关键词
车辆多目标跟踪
数据关联
行列耦合
IoU相似性度量
KCF
KALMAN滤波
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职称材料
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
2
作者
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模...
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
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关键词
变结构多模型
模糊多门限
联合数据关联算法
车辆多目标跟踪
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职称材料
题名
基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
被引量：
2
1
作者
宋俊芳
王菽裕
薛茹
李莹
机构
西藏民族大学信息工程学院
长安大学信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第31期12927-12933,共7页
基金
西藏科技厅自然科学基金(XZ2017ZRG-53(Z),XZ2018ZR G-64)
陕西省教育厅专项科研计划(19JK0887)。
文摘
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。
关键词
车辆多目标跟踪
数据关联
行列耦合
IoU相似性度量
KCF
KALMAN滤波
Keywords
multi-vehicle tracking
data association
row-column coupling
IoU similarity measure
KCF
Kalman filter
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
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
2
作者
王健
曹聪聪
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
文摘
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
关键词
变结构多模型
模糊多门限
联合数据关联算法
车辆多目标跟踪
Keywords
variable structure multi-model
fuzzy and multi-gate limit
joint data association algorithm
vehicle multi-target tracking
分类号
TP391.4 [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
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1
基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
宋俊芳
王菽裕
薛茹
李莹
《科学技术与工程》
北大核心
2020
2
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职称材料
2
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018
0
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职称材料
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