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题名面向无人车近距离行人跟踪的自适应双重识别技术
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作者
黄文艺
王博
孙超
卢兵
彭勇礼
张春霞
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机构
北京理工大学电动车辆国家工程实验室
北京理工大学深圳汽车研究院电动车辆国家工程实验室深圳研究院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023年第6期110-118,共9页
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基金
国家自然科学基金重点项目(U1964206)
科技部重点研发计划项目(2022YFB2503203)。
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文摘
智能无人小车的感知系统作为前端输入,对小车的功能应用至关重要,但是现有的传感器均存在视野盲区,导致无人小车对近距离目标不敏感,易引发安全问题。因此,对近距离目标有效识别和跟踪成为了亟需解决的问题。提出一种自适应双重识别技术,该技术采用当前主流目标检测器和目标跟踪器,并结合重识别技术对近距离行人进行实时跟踪。该方法弥补了当前深度学习算法强依赖数据集的不足,提高了算法的通用性,增强了无人小车感知范围,提升了无人车的商业价值。实车实验表明,该算法可实现对近距离行人从远至近、从近至远的持续跟踪,行人ID保持稳定。
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关键词
无人车
视觉
近距离行人检测
自适应双重识别技术
重识别网络
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Keywords
unmanned vehicle
vision
close pedestrian detection
self-adaptive double Re-ID technique
Re-ID network
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分类号
U461.99
[机械工程—车辆工程]
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题名基于行人关键点的低亮度行人轨迹和意图估计
被引量：1
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作者
汪威
罗石
耿国庆
刘军
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机构
江苏大学汽车与交通工程学院
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出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期400-406,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675235)。
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文摘
夜晚行车环境比白天复杂,所以辅助驾驶系统对夜晚行车环境的感知尤为重要.对于行人识别而言,传统的行人轨迹和意图估计算法在夜间的适用性不足.为了能够在夜间估计行人的意图和轨迹,提出一种低亮度环境下近距离行人的意图和轨迹估计方法.使用新的图像增强算法以提高人脸特征识别率.对于增强后的图像,基于YOLOv3和Openpose提出匹配2类结果的算法.进一步采用卡尔曼滤波修正YOLOv3识别误差,再基于匹配结果提出一种行人面部朝向估计算法,然后在上述2点基础上提出估计行人意图新方法.结果表明:图像经过新增强算法处理后,提出的行人轨迹和意图估计方法对于低亮度环境有较好的适用性.
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关键词
近距离行人
低亮度图像增强
改进MSR算法
YOLOv3
Openpose
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Keywords
low⁃distance pedestrian
low brightness image enhancement
improved MSR algorithm
YOLOv3
Openpose
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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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