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公开(公告)号：CN112147651A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010883589.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种异步多车协同目标状态鲁棒估计方法，通过主车和协同车分别获得同一辆目标车的观测数据和自身定位数据，主车接收协同车传输的数据，主车在当前感知时刻th获得目标车的观测数据 并从缓存中取出离th时刻最近的tc时刻的协同车发送的目标车观测数据 及协同车的定位数据；将th时刻主车定位数据插值到tc时刻，并计算tc时刻协同车在主车坐标系中的坐标值 应用卡尔曼滤波器预测tc时刻协同车的状态 和协方差矩阵 目标车的状态 和协方差矩阵 根据观测数据 利用期望最大化算法计算tc时刻修正后的协同车和目标车的状态、tc时刻主车坐标系与协同车坐标系之间的夹角及th时刻修正后的目标车的状态。
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公开(公告)号：CN112818771B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110070857.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪算法，采用目标检测算法对待检测目标进行检测，得到检测框内的目标图像及检测框数据集合；将检测框内的目标图像输入重识别网络，利用重识别网络提取检测目标的外观特征，得到外观特征数据集合；利用卡尔曼滤波算法预测跟踪轨迹；利用关联算法对检测目标和跟踪轨迹进行匹配；利用卡尔曼滤波更新匹配成功的跟踪轨迹；本发明的多目标跟踪算法可以准确提取检测目标的外观特征，减少跟踪过程中身份识别混乱现象。同时利用两阶段数据关联匹配机制可有效抑制目标遮挡和突然形变导致的匹配失效。
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公开(公告)号：CN112147651B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202010883589.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种异步多车协同目标状态鲁棒估计方法，通过主车和协同车分别获得同一辆目标车的观测数据和自身定位数据，主车接收协同车传输的数据，主车在当前感知时刻th获得目标车的观测数据#imgabs0#并从缓存中取出离th时刻最近的tc时刻的协同车发送的目标车观测数据#imgabs1#及协同车的定位数据；将th时刻主车定位数据插值到tc时刻，并计算tc时刻协同车在主车坐标系中的坐标值#imgabs2#应用卡尔曼滤波器预测tc时刻协同车的状态#imgabs3#和协方差矩阵#imgabs4#目标车的状态#imgabs5#和协方差矩阵#imgabs6#根据观测数据#imgabs7#利用期望最大化算法计算tc时刻修正后的协同车和目标车的状态、tc时刻主车坐标系与协同车坐标系之间的夹角及th时刻修正后的目标车的状态。
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公开(公告)号：CN112818771A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110070857.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪算法，采用目标检测算法对待检测目标进行检测，得到检测框内的目标图像及检测框数据集合；将检测框内的目标图像输入重识别网络，利用重识别网络提取检测目标的外观特征，得到外观特征数据集合；利用卡尔曼滤波算法预测跟踪轨迹；利用关联算法对检测目标和跟踪轨迹进行匹配；利用卡尔曼滤波更新匹配成功的跟踪轨迹；本发明的多目标跟踪算法可以准确提取检测目标的外观特征，减少跟踪过程中身份识别混乱现象。同时利用两阶段数据关联匹配机制可有效抑制目标遮挡和突然形变导致的匹配失效。
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