多目标检测与跟踪

作品数：34被引量：159H指数：7
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基于激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测与跟踪
《计算机与数字工程》2025年第3期815-820,共6页朱爱鑫 袁春元 陶振兴 
国家自然科学基金项目(编号:51575249)资助。
针对自动驾驶车辆复杂场景中的环境感知问题,提出了一种基于激光雷达的多目标检测与跟踪方法。首先将基于坡度和高度的地面分割方法相结合,剔除原始点云数据的地面点;其次对非地面点使用引入K维树的密度聚类算法进行多目标检测,并过滤...
关键词：自动驾驶 激光雷达 聚类 联合概率数据关联 无迹卡尔曼滤波 
异类多源信息融合多目标检测与跟踪
《无线电工程》2025年第2期298-307,共10页宗茂 胥庆 王明杰 周策 刘龙 
针对单类传感器在获取环境信息过程中所面临的限制,为进一步提升无人系统在复杂、未知环境下的感知和理解能力,提出了一种适用于无人平台的多源信息融合方法,主要包括毫米波雷达跟踪、图像检测、数据关联与融合。着重研究原始毫米波雷...
关键词：无人平台 检测与跟踪 数据关联与融合 毫米波雷达 
ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波融合算法被引量：1
《汽车工程》2024年第5期805-815,共11页邓云红 赵治国 杨一飞 于勤 
国家重点研发计划(2023YFE0202400);国家自然科学基金(52172390)资助。
自动驾驶车辆常常利用多传感器对周围目标进行检测和跟踪,但受限于传感器多源异构特性和复杂多变的驾驶环境,准确的多目标检测和跟踪仍是实现自动驾驶的一大困难和挑战。本文面向高级驾驶辅助系统(ADAS)的多目标检测与跟踪任务,采用了基...
关键词：多目标检测与跟踪 传感器信息融合 分布式卡尔曼滤波 抗差估计 
基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法被引量：1
《激光与红外》2024年第2期214-221,共8页顾晶 胡梦宽 
南京信息工程大学滨江学院车路协同雷达关键技术研究创新项目(No.2022r031)资助。
为了检测与跟踪城市交叉口复杂环境下的道路目标,提出一种基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法。首先利用背景减除法滤除背景点云,随后融合5帧点云并利用曲率体素聚类算法检测目标得到3 D包围盒信息,之后通过自适应阈值的双门控和...
关键词：激光雷达 多目标检测与跟踪 曲率体素聚类 数据关联 IMM-UKF算法 
基于监控视频的交通事故自动识别算法被引量：4
《公路交通科技》2024年第1期169-176,共8页黄思德 黄荣军 张岩坤 刘清河 
山东省重点研发计划项目(2019GGX104107)。
为了充分发挥现有交通监控网络提供的有效信息,提高交通事故发生后的救援、责任认定和交通疏导效率,以交通监控视频网络为数据源,采用了精简的YOLOv3目标检测网络实现监控视频中车辆与行人的实时多目标检测。在多目标跟踪方面,为了提高d...
关键词：交通安全 事故自动识别 多目标检测与跟踪 监控视频 YOLOv3 
基于注意力机制和特征匹配的空对地多目标检测与跟踪算法被引量：1
《导航定位与授时》2023年第5期53-62,共10页何明 朱梓涵 韩伟 胡桥 李明光 
国家自然科学基金(62273356);江苏省重点研发计划(BE2021729)。
多目标跟踪算法是实现无人机自主导航的关键技术,为解决现有方法存在的小目标检测能力弱、计算能耗大、鲁棒性差等问题,提出一种基于注意力机制和特征匹配的多目标空对地跟踪算法,以实现航拍视角下对目标的精准高效跟踪。首先,引入通道...
关键词：无人机多目标跟踪 注意力机制 特征匹配 小目标检测 
复杂环境中的无人车多传感器紧耦合SLAM方法被引量：1
《传感技术学报》2023年第9期1407-1416,共10页宋学佳 敖银辉 王文杰 
提出了一种多传感器信息紧耦合的无人驾驶车辆SLAM方法—Ligom,此方法在复杂环境中,可以实现无人驾驶车辆状态的实时估计与环境地图的构建。Ligom基于迭代扩展卡尔曼滤波(iEKF)理论设计,融合了惯性测量单元(IMU)、全球导航卫星系统(GNSS...
关键词：多传感器紧耦合 SLAM 迭代扩展卡尔曼滤波 多目标检测与跟踪 
基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展被引量：12
《航空学报》2023年第18期1-31,共31页苑玉彬 吴一全 赵朗月 陈金林 赵其昌 
国家自然科学基金(61573183)。
随着无人机航拍的数据采集愈加便捷,以无人机为平台的多目标检测与跟踪技术发展迅速,在智慧城市、环境监测、地质探测、精准农业和灾害预警等民用和军事领域有着广泛的应用前景,近年来深度学习的突飞猛进也为其提供了多种更为有效的解...
关键词：无人机航拍视频 多目标检测 多目标跟踪 深度学习 单阶段检测 双阶段检测 检测跟踪 联合检测跟踪 
多目标检测与跟踪算法在智能交通监控系统中的研究进展被引量：11
《控制与决策》2023年第4期890-901,共12页金沙沙 龙伟 胡灵犀 王天宇 潘华 蒋林华 
国家自然科学基金项目(61775139);浙江省级重点研发计划项目(2020C02020).
多目标跟踪的研究对于构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统具有广泛的应用价值,传统手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,难以进行复杂场景下的多目标跟踪,随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能取得较大进展....
关键词：智能交通系统 多目标跟踪 深度学习 智能化 目标检测 研究进展 
基于激光雷达的三维多目标检测与跟踪被引量：5
《传感器与微系统》2023年第1期122-125,130,共5页吴开阳 秦文虎 云中华 师威鹏 
江苏现代农业产业关键技术创新资助项目(CX(20)2013);江苏省重点研发计划资助项目(BE2019311);南通市民生科技面上资助项目(MS12019051)。
在自动驾驶应用中,为提高基于激光雷达的三维(3D)多目标跟踪精确度,降低计算时间成本与系统复杂性,提出了一种快速准确的实时3D多目标跟踪技术-PV3DMOT。该方法先结合体素和点云进行全面特征学习,以实现快速准确的3D目标检测,然后用3D...
关键词：激光雷达 实时3D多目标跟踪 3D多目标检测 状态预测与更新 数据关联 
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