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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

Moving object detection and tracking based on composite dynamic model and evidential fusion framework

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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
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摘要 在高级驾驶辅助系统的环境感知功能中,移动物体检测与跟踪的准确性至关重要。针对现有方法精度较低的缺点,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
基金项目 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)
福建省中青年教师教育科研资助项目(JA14346)
泉州市科技资助项目(2014Z139)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-11-006.html
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中图分类号 TP391
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