龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明公开了一种基于点云场景流估计的匝道汇入区域多目标车辆跟踪方法，首先对点云进行预处理及体素化，然后利用考虑自身运动流的点云场景流估计方法进行逐点运动预测，结合体素K近邻算法提取点云特征，通过自适应体积交并比度量各运动目标间的相似度，接着采用匈牙利算法匹配检测帧与预测帧中的目标车辆，最后对多目标车辆轨迹进行管理。本发明提出的方法能够兼顾目标车辆运动状态参数预测准确性和运算效率，并保证多目标跟踪的鲁棒性。
主权项：1.一种基于点云场景流估计的匝道汇入区域多目标车辆跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、对匝道汇入区域车载激光雷达采集到的点云序列进行预处理，并对点云进行体素化以降低后续点云采样复杂度；S2、构建场景流估计网络，用于预测采样点下一帧运动，网络输入为经过预处理的上一帧源点云P＝{xi|i＝1,2,...,n1}与当前帧目标点云Q＝{yj|j＝1,2,...,n2}，其中均表示扫描点的三维坐标，且n1,n2不一定相等；输出为源点云P的运动矢量场D＝{di|i＝1,2,...,n1}；S3、对场景流估计网络进行训练，通过损失函数优化网络参数；S4、利用训练得到的场景流估计网络对预处理后的点云进行运动预测，经过聚类与矩形框拟合处理得到多目标运动车辆检测框与预测框的位姿集合，然后将当前帧检测框与预测框进行关联实现匝道汇入区域多目标车辆跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 基于点云场景流估计的匝道汇入区域多目标车辆跟踪方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号