基于核相关滤波和运动模型的多目标轨迹跟踪

• 作者: 吴强 夏家豪 廖家才 张晓 曹立波
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 自动驾驶系统 多目标跟踪 核相关滤波 YOLOv2 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 1179-1188
• 页数: 10页
• 字数: 8330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.010.011

摘要

在自动驾驶系统中,基于视觉的车辆前方多目标检测和轨迹跟踪能够为前方目标的姿态估计、行为分析提供有效信息.针对协同运动信息和核相关滤波跟踪信息的多目标跟踪的不足,使用卷积神经网络YOLOv2检测目标,提出了融合核相关滤波和目标运动信息的多目标轨迹跟踪方法,目的是将运动信息融入到图像特征跟踪容器中,优化运动模型,减少环境噪声造成的目标跟踪丢失、偏离.提出了基于运动信息改进核相关滤波跟踪尺度不变性算法.建立了多目标的检测跟踪容器,提出了结合目标属性、重合度、运动状态、跟踪状态的多目标匹配方法.实验表明,本文算法能够实现一定场景下的多目标的持续实时轨迹跟踪,平均有效跟踪率为92.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹立波	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	157	1167	18.0	24.0
2	吴强	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	26	120	5.0	9.0
3	廖家才	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	5	0	0.0	0.0
4	夏家豪	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	3	0	0.0	0.0
5	张晓	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	8	12	2.0	3.0