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基于雷达与摄像机数据融合的运动目标鲁棒检测与跟踪方法( Robust Detection and Tracking Method for Moving Object Based on Radar and Camera Data Fusion )
J Bai S Li L Huang H Chen
获取周围物体的准确、实时状态对于自动化车辆规划和决策以确保安全行驶至关重要。在复杂的交通场景中，目标遮挡、杂波干扰、传感器检测能力有限等因素导致误报和漏检目标，使得跟踪和状态预测的稳定性保证具有挑战性。针对这些挑战，在本研究中，我们开发了一种基于雷达和摄像机数据融合的鲁棒多目标运动目标检测和跟踪方法。首先，雷达和摄像机独立进行目标检测，检测结果在图像平面内相关，生成一个具有对象类型的随机有限集。然后，在高斯混合概率假设密度算法框架的基础上，利用椭圆判别阈值、衰减函数和简化剪枝方法对跟踪过程进行了改进。实验结果表明,改进算法能够在目标遮挡、测量丢失等情况下准确估计目标的数量和状态,实现鲁棒的连续多目标跟踪。该方法对设计更安全、更高效的智能驾驶系统具有一定的指导意义。
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scidown PubMed Central，图1:Free radical Biol Med. 2013年10月;63(100): 51 - 64。doi: 10.1016 / j.freeradbiomed.2013.04.034下载
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