面向车辆自主驾驶的行人跟踪算法

论文摘要

基于背景感知相关滤波框架和车辆前方行人运动的特点,建立了运动行人尺度快速估计和选择性更新的行人跟踪算法。首先,在线训练学习待跟踪行人的背景感知相关滤波器。其次,针对行人的尺度变化训练一个一维的尺度相关滤波器对尺度进行精细搜索,使算法更适应车载的快速尺度变化。再次,利用峰值旁瓣比评价行人状态,建立两相关滤波器的选择性更新机制。最后,基于吉林大学车载试验数据库JLU-PDS、德国奔驰Daimler、美国OTB共享国际测试库,与卡尔曼车载行人跟踪算法进行对比测试,试验结果表明本文算法具有较好的尺度适应和抗遮挡性能,更能满足车辆自主驾驶的需求。

论文目录

• 0 引言
• 1 背景感知的相关滤波跟踪算法
• 2 基于尺度估计和选择性更新的背景感知相关滤波跟踪算法
•   2.1 尺度快速估计
•   2.2 选择性相关滤波更新
• 3 试验设置及分析
•   3.1 尺度变化适应性试验对比
•   3.2 抗遮挡性能试验对比
•   3.3 整体性能试验对比
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李志慧,钟涛,赵永华,胡永利,李海涛,赵景伟

关键词: 交通运输系统工程,车辆自主驾驶,行人跟踪,背景感知相关滤波,尺度估计,选择性更新

来源: 吉林大学学报(工学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 吉林大学交通学院,吉林大学公共计算机公共教学与研究中心,长春市公安局交警支队

基金: 国家自然科学基金项目(51278220)

分类号: U463.6;TP391.41;TN713

DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20180201

页码: 680-687

总页数: 8

文件大小: 1780K

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