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

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》

程蔚 吴海彬 郑洪庆

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。

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