典型文献
基于一致性点漂移的智能车视觉目标跟踪方法
文献摘要：
针对智能车未知运动下的多目标跟踪问题,提出一种基于一致性点漂移的视觉多目标跟踪方法.首先利用一致性点漂移算法构建智能车未知运动模型,得到局部目标状态变换关系;其次建立一种基于外观相似性和运动一致性的自适应特征融合函数;最后通过匈牙利算法求解轨迹与检测的对应关系,以实现面向智能车的鲁棒数据关联.实验结果表明,与现有的5种主流目标跟踪方法对比,所提方法在多个指标方面具有更好的效果,相较于结构约束(SCEA)算法,在KITTI数据集中较大运动场景下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 6.3％,在实拍实验数据下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 7.3％,证明该算法能在智能车未知运动下有效的进行多目标跟踪.
文献关键词：
智能车;一致性点漂移;多目标跟踪;数据关联
中图分类号：
作者姓名：
朱浩;李鑫
作者机构：
重庆邮电大学自动化学院 重庆 400065
文献出处：
引用格式：
[1]朱浩;李鑫-.基于一致性点漂移的智能车视觉目标跟踪方法)[J].仪器仪表学报,2022(10):195-204
A类：
一致性点漂移,SCEA
B类：
智能车视觉,视觉目标跟踪,跟踪方法,多目标跟踪,跟踪问题,运动模型,状态变换,变换关系,运动一致性,自适应特征融合,融合函数,匈牙利算法,数据关联,方法对比,结构约束,KITTI,大运动,运动场景
AB值：
0.286818
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