基于多特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法研究 |
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引用本文: | 胡随芯,常艳昌,杨俊,章振原.基于多特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法研究[J].汽车技术,2020(9). |
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作者姓名: | 胡随芯 常艳昌 杨俊 章振原 |
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作者单位: | 武汉理工大学,武汉 430070;现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,武汉 430070;湖北三环车桥有限公司,谷城 441700 |
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摘 要: | 针对高速路车辆移动速度快、检测器易出现漏检和误检、目标相互遮挡等问题,提出一种基于多种特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法。检测器获取每帧目标检测框后,采用HSV颜色直方图和HOG直方图建立目标外观模型,通过卡尔曼滤波建立目标位置模型和尺寸模型,融合多种特征模型构建相似性度量矩阵,并利用二分图匹配解决在线数据关联问题。在KITTI车辆数据集和自采的高速车辆数据集上将该算法与若干经典算法进行比较,结果表明,该算法在跟踪正确率和跟踪速度上明显提升。
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关 键 词: | 车辆跟踪 特征融合 卡尔曼滤波 数据关联 |
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