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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪方法，涉及自动驾驶基于激光雷达的目标检测及多目标跟踪技术领域，该方法通过改进3D目标检测网络结构来优化多目标跟踪系统的观测量，并通过恒转弯率和速度模型对目标状态进行预测，在此基础上基于多维度特征融合的度量函数来关联匹配目标状态预测结果和当前检测结果，构建关联代价矩阵，并通过匈牙利匹配实现目标间的最优关联匹配，对成功匹配的目标通过扩展卡尔曼滤波进行状态更新，输出跟踪目标的状态信息。本发明还公开了一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪系统，本发明相比于传统的多目标跟踪方法，本发明能够有效提高多目标跟踪的准确度。
主权项：1.一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪方法，其特征在于，构建基于全局上下文信息融合的改进Pointpillars目标检测模型，将激光雷达扫描得到的点云输入到改进Pointpillars目标检测模型，识别点云中的目标，获取目标的空间位置以及尺寸大小信息作为观测信息；基于恒定转弯率和速度模型对目标运动状态进行建模，构建出目标运动状态空间模型，根据目标历史状态信息和运动状态空间模型，预测下一时刻的目标状态，得到目标的先验估计状态；基于多维度特征融合来衡量目标间相似度，将跟踪器中目标和当前时刻新检测的目标进行关联，并构建代价矩阵，使用匈牙利匹配实现目标间的最优关联匹配，对于成功关联的目标，基于扩展卡尔曼滤波对目标的先验估计状态和实际观测信息进行状态更新，获得目标的最优估计，最终输出跟踪目标的状态信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪方法及系统
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