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

• 作者: 吴海彬 程蔚 郑洪庆
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3187-3191
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0281

摘要

针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴海彬	福州大学机械及自动化学院	55	660	16.0	23.0