融合深度感知特征的车辆跟踪态势显示仿真

• 作者: 徐家川 李迪 王翠萍
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 深度感知 车辆跟踪 态势显示 可视化技术 遗传算法聚类
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 142-145,328
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为提高车辆运行效率、提升道路交通管理科技信息化水平,提出一种融合深度感知特征的车辆跟踪态势显示.首先在深度感知成像原理基础上构建车辆信息提取模型,根据SIFT算法的局部性、特殊性、多量性和高效性等优势,并通过特征点测量、边缘点剔出与描述,完成车辆匹配,同时将获得的均值模板在态势显示中做特征匹配,利用遗传算法聚类完成初始编码、种群初始化等一系列操作,获取车辆运动规律,建立滤波方程,根据该方程实现对车辆不同方向的跟踪;最后以可视化技术为载体,将车道空间占比率、车辆区域面积、以及跟踪车辆的密集程度等信息完成可视化实现态势显示.仿真结果证明,方法对车辆跟踪的准确性高、态势显示速度快,达到了智慧化与精细化的车辆跟踪要求,实现了实时态势显示的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李迪		47	164	7.0	10.0
2	徐家川		43	199	7.0	12.0
3	王翠萍		8	69	3.0	8.0