基于核相关滤波和运动模型的多目标轨迹跟踪

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%。     

用于智能交通的运动车辆跟踪算法

为提高车辆跟踪的准确性,满足智能交通监控的需求,采用样本车型模板结合尺度不变特征变换(SIFT)算法匹配检测车辆位置,并将模板大小与车辆尺度变化联系起来,根据特征向量距离最终获得车辆准确区域;采用结合均值漂移的粒子滤波算法对车辆进行跟踪,根据跟踪尺度改变跟踪窗口大小,并通过独立粒子滤波建立了多运动车辆之间的数据关联。实际道路测试结果表明:该算法的车辆检测准确率达到90%以上,特征粒子在后续跟踪过程中状态稳定,漂移在跟踪窗口外的粒子数都保持在10%以下。     

基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测

为了解决计算机视觉在夜间低亮度、多干扰的光环境下交通流检测精度低、稳定性差等问题,研究了一种基于车头灯光斑特征稳定性与轨迹相似度的夜间交通流量检测方法.针对静态检测方法难以在多干扰的条件下高精度地识别车灯的问题,提出了在跟踪过程中根据目标跟踪窗口的亮度与几何特征稳定性动态消除干扰光斑的车灯识别方法;针对静态配对方法稳定性较差、计算开销较大的问题,提出基于车灯跟踪轨迹相似度与位置关系的配对规则、辅以配对逻辑来实现车灯配对的方法.实验结果表明,该算法在常见检测环境下的正检率约为90%,漏检率可低于10%.算法在应对路面反射特性较强的环境时的漏检率有待优化.      

基于压缩感知尺度自适应的多示例交通目标跟踪算法

针对大多数跟踪算法对车辆等交通目标在行驶过程中的尺度变化、姿态变化的适应性差及在跟踪过程中使用固定尺度的跟踪框,导致所构造的目标模板包含大量背景信息,引起跟踪漂移甚至丢失的问题,提出一种基于压缩感知理论与超像素目标性度量的尺度自适应多示例交通目标跟踪算法,该算法首先利用压缩感知理论对多示例学习中的特征维数进行降维,减少算法计算的复杂度。其次,采用超像素目标性度量进行局部尺度自适应调整,解决多示例跟踪算法中的尺度适应问题。此外,引入基于目标判别机制的分类器更新,利用连续帧中目标的相似性判断跟踪目标是否存在遮挡或漂移问题。依据目标判别的结果,实现变学习率的分类器参数更新。试验结果表明：该方法具有较高的跟踪精度和良好的跟踪鲁棒性,在车辆目标发生遮挡、尺度变化、三维旋转等情况时均能较好地跟踪目标,通过对不同的交通视频序列进行测试,算法的平均中心位置误差远小于对比算法,仅为3.92像素,其对比算法CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法的平均位置误差分别为56.96像素、35.36像素及58.54像素,平均重叠率达80.1%,较CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法分别高44.9%、45.3%和45%,满足智能交通监控的实际需求。     

基于多点预瞄最优控制的智能车辆路径跟踪

为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度,采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型,以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数,结合LQR最优控制原理,提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。针对实车应用,通过离线计算最优增益的方法,提高算法实时性。在仿真及红旗H7实车环境下进行试验,结果显示,该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。     

基于AMMFO优化的MAFPF车辆跟踪方法

针对粒子滤波算法的在车辆跟踪应用中跟踪精度较差及样本贫化问题,提出了一种利用自适应变异更新策略飞蛾扑火优化的多特征粒子滤波车辆跟踪算法。首先,利用目标纹理与颜色特征的互补性,融合两种特征来提高粒子滤波算法在复杂场景跟踪的稳定性。其次,改进飞蛾扑火算法的更新机制,将自适应权值引入飞蛾的螺旋更新策略,并使随机变异策略与其交替更新,增大算法的搜索空间,使得算法更快速地搜索到全局最优。最后,根据阈值分层样本粒子,并使适应变异更新策略飞蛾扑火优化低权值粒子的分布状态,避免样本贫化现象发生。实验表明,本文算法能够在低样本粒子数下有效地提升粒子滤波算法的性能,并在车辆受到阴影、遮挡、尺度和角度变化等复杂背景下,仍能稳定精确地跟踪目标车辆。     

基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法

为解决无人驾驶车辆在城市路况下对多个动态障碍物同时检测和跟踪的关键问题,提出一种基于三维激光雷达的多目标实时检测和跟踪方法。通过对单帧激光雷达点云数据进行聚类,提取障碍物外接矩形轮廓特征;采用多假设跟踪模型(MHT)算法对连续两帧的障碍物信息进行数据关联;利用卡尔曼滤波算法对动态障碍物进行连续地预测和跟踪。试验结果表明,该算法能够在自行搭建的智能车平台上以每帧100 ms的速度准确、稳定地检测和跟踪。     

基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法

从监控图像中准确检测船舶对于港区水域船舶交通智能监管具有重要意义。为解决雾霾条件下传统YOLOv5目标检测算法对船舶红外图像检测准确率低、小目标特征提取能力弱等问题,提出了基于Swin Transformer的改进YOLOv5船舶红外图像检测算法。为扩大原始数据集的多样性,综合考虑船舶红外图像轮廓特征模糊、对比度低、抗云雾干扰能力强等特点,改进算法提出基于大气散射模型的数据集增强方法;为增强特征提取过程中全局特征的关注能力,改进算法的主干网络采用Swin Transformer提取船舶红外图像特征,并通过滑动窗口多头自注意力机制扩大窗口视野范围;为增强网络对密集小目标空间特征提取能力,通过改进多尺度特征融合网络（PANet）,引入底层特征采样模块和坐标注意力机制（CA）,在注意力中捕捉小目标船舶的位置、方向和跨通道信息,实现小目标的精确定位;为降低漏检率和误检率,采用完全交并比损失函数（CIoU）计算原始边界框的坐标预测损失,结合非极大抑制算法（NMS）判断并筛选候选框多次循环结构,提高目标检测结果的可靠性。实验结果表明：在一定浓度的雾霾环境下,改进算法的平均识别精度为93.73%,平...     

基于小型化YOLOv3的实时车辆检测及跟踪算法

为了研究现有车辆目标检测算法的检测精度与检测速度相矛盾的问题,提出了一种小型化的改进YOLOv3深度卷积网络的实时车辆检测及跟踪算法。采用构建卷积层数少的网络架构以及进行多目标跟踪的方法,分析了大网络模型结构时正向推理速度慢、小网络模型结构时检测精度低的原因。在不同尺度卷积特征多层次提取车辆特征信息来保证准确率的基础上,利用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,同时借鉴darknet19骨干网络结构,构建一种网络深度更小的基础卷积网络结构,采用更少的重复残差块结构单元,使网络模型结构小型化。在采用卡尔曼滤波算法对目标检测后下一时刻的车辆位置进行跟踪的基础上,利用匈牙利匹配算法进行分配关联视频相邻帧中的车辆,确定被检测目标唯一标签ID,实现对多个目标的精确定位与跟踪,以此改善检测不连续、漏检、目标被遮挡等检测不稳定的情况。结果表明:在实车自采集数据和公开数据集KITTI上进行测试,相较于YOLOv3网络,在平均准确率基本保持不变情况下,网络参数减小,网络模型大小缩小为1/4,为57.2 MB,检测速度提高一倍,达到101.7 f/s。整体算法检测速度达到11.3 ms/帧,检测率为97.50%。该小型化网络检测跟踪算法在复杂道路环境中有较强的鲁棒性,可以满足实际智能驾驶过程中对车辆检测跟踪的精度、速度的要求。     

基于小波提升框架的交通目标检测与跟踪

交通图像分析是智能交通领域的关键技术之一。为实现复杂交通场景中的多目标检测与跟踪,设计了一种结合小波提升框架和KLT特征点跟踪的多运动目标检测与跟踪算法。对序列图像中相邻两帧图像的融合图像进行小波提升变换,求取水平和垂直方向上的小波能量,通过合理阈值二值化小波能量矩阵,再利用贴标签方法检测出运动目标;利用KLT特征点集合代表目标,通过跟踪后的特征点集合与目标检测区域的相互关联,实现多目标的跟踪。实验结果表明了所提算法的有效性。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口

针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。     

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.      

基于线性外推的汽车尾气热电发电系统最大功率跟踪算法

基于局部逐级拓扑优化的车载尾气发电系统,提出了一种基于线性外推的最大功率跟踪算法,实时调节电路阻抗完成目标负载的阻抗匹配,建立了热电发电系统仿真模型,验证了算法的可行性,并通过试验台架测试,在不同工况下对比基于线性外推的最大功率跟踪(MPPT)算法和经典的扰动观察法的灵敏度和误差,试验测得在3 500 r/min的发动机转速下,基于线性外推的MPPT算法的跟踪误差为4.09%,且不同工况下最低跟踪误差达3.55%。结果表明,所提出的算法跟踪所需时间更短、误差更小,能够最大化系统功率输出。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究.首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法.然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深...     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

基于多参数自适应优化的智能车轨迹跟踪

为了在不同工况中，同时兼顾轨迹跟踪算法的跟踪精度，计算速度与车辆稳定性，提出基于不同车速和路面附着系数的参数自适应MPC算法。在线性时变MPC的基础上增加车辆稳定性控制，并基于路面附着系数设计2种控制策略：在高附着系数路面，针对不同车速优化预测时域与控制时域；在低附着系数路面，开启车辆稳定性控制并基于改进粒子群算法优化权重参数。2种策略在保证跟踪精度与车辆稳定性的基础上提高计算速度。设计基于前馈神经网络的路面识别算法从而为多参数自适应轨迹跟踪算法识别所在道路的路面附着系数，利用CarSim-Simulink平台进行联合仿真。研究结果表明：路面识别算法的平均绝对百分比误差为12.77%,足够满足多参数自适应轨迹跟踪算法的需求；相较于传统线性时变MPC跟踪算法，低速工况下参数自适应轨迹跟踪算法在高附着系数和低附着系数的路面上，横向平均绝对误差分别降低了20.7%和24.6%;高速工况下横向平均绝对误差分别降低了66.2%和50.7%;综合所有试验，算法的计算时间减少了40.2%;在保障车辆稳定性的同时降低算法的计算时间。研究成果针对不同车速与附着系数对轨迹跟踪算法参数进行优化，利用自适应预...     

基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。     

一种基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法

为了提高沥青路面裂缝的检测精度,针对裂缝的复杂性和多态性,提出了一种普适性较好的基于多尺度脊边缘的沥青路面裂缝检测算法。首先,对路面不同形状裂缝的多种脊边缘特征进行分析,并对利用高斯函数及其导数检测脊边缘的原理进行了推导;其次,根据脊边缘的多尺度特性,采用多个尺度的高斯滤波器对图像中的多尺度脊边缘进行检测,并对各个尺度的检测结果进行像素级融合;然后,结合裂缝的长度、宽度、方向、连续性、线性度等特征去除伪裂缝;最后,利用最小生成树算法实现了检测图像上不同位置裂缝的连接,使得检测出的裂缝更加接近实际裂缝的形态。研究结果表明:提出的算法可以对不同形状特征、尺寸和位置的裂缝目标进行有效检测,具有较高的检测精度和较好的检测效果,且该算法抗噪性能好、通用性强,是一种具有工程应用前景的高效的沥青路面裂缝检测方法。     

图像分区域多特征融合斜向车辆检测算法研究

目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法,提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法,并结合ROI区域提取,缩小检测范围。针对车辆检测,提出对车辆检测算法的两级优化:首先利用车辆阴影特征和图像垂直边缘特征融合,生成疑似目标区域,提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法用于改善阴影特征提取的效果;其次,通过HOG特征与Haar-like特征结合,与Adaboost算法联合训练Adaboost级联分类器,生成目标验证区域,并提出基于高斯核函数的核主成分分析法,对图像特征降维处理,改善实时性。基于上述算法优化,对斜向车辆的检测试验结果表明:采用阴影特征与边缘特征融合的优化算法对斜向车辆的识别准确率达90%;在良好天气条件下,HOG+Haar-like融合特征的Adaboost级联分类器检测的准确率达95%;采用核主成分分析降维后检测时间缩短了26%;二者融合的综合效果改善明显。