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申请/专利权人:上海几何伙伴智能驾驶有限公司
摘要:本发明涉及一种基于4D毫米波雷达与视觉融合实现航迹关联的方法,其中,包括:提取获取到的点云聚类特征,以供后续进行关联处理;根据目标在关联上一帧的网络检测框中记录下的网络追踪id,将网络追踪id相等的目标与检测框进行关联处理;将网络追踪id不相等的目标与检测框与目标航迹实行最近邻关联;将多个聚类与一个目标进行关联处理;待上述步骤完成关联匹配后,对剩余未关联的目标与聚类进行全局匈牙利匹配处理;针对未被匹配关联的聚类,则直接删除。本发明还涉及一种相应的装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该方法、装置、处理器及其存储介质,其测速精度有效提升,可准确跟踪较远处的目标,相比于全局的最优匹配,降低了复杂度。
主权项:1.一种基于4D毫米波雷达与视觉融合实现航迹关联的方法,其特征在于,所述的方法包括以下步骤:(1)提取获取到的点云聚类特征,以供后续进行关联处理;(2)根据目标在关联上一帧的网络检测框中记录下的网络追踪id,将网络追踪id相等的目标与所述的网络检测框进行关联处理;(3)将网络追踪id不相等的目标与检测框与目标航迹实行最近邻关联;(4)将多个聚类与一个目标进行关联处理;(5)待步骤(2)至(4)完成关联匹配后,对剩余未关联的目标与聚类进行全局匈牙利匹配处理;针对未被匹配关联的聚类,则直接删除;所述的步骤(1)具体为:(1.1)视觉网络检测框输出一个包含该检测框的网络追踪id,以及网络检测框的中心位置,目标类别,目标速度;并输出该网络检测框所包含的点云的特征:点云径向速度,点云动静态,点云的统计特征;(1.2)提取4D毫米波点云通过DBSCAN算法得到点云聚类;所述的步骤(2)具体为:(2.1)对于前后两帧追踪结果未发生跳变的网络追踪id,直接通过网络追踪id将网络检测框与当前帧的预测目标进行关联;(2.2)对于前后两帧追踪结果发生跳变的网络追踪id,则需对网络追踪结果做一次校验,以剔除不符合实际情况的追踪结果;所述的步骤(4)具体包括以下步骤:a、按照以下方式校验DBSCAN点云聚类与目标框是否存在重叠: ;其中,为第i个目标当前帧的预测框i=1,2,..,N,为当前帧第k个聚类框,为重叠程度的阈值;当目标预测框与聚类框之间满足is_overlap为true时,则满足重叠校验;或者b、按照以下方式校验目标航迹的位置与网络检测框的中心位置之间的距离是否满足预设阈值: ;其中,为第i个目标当前帧的预测状态x,y值,i=1,2,...,N,为当前帧第k个聚类的中心位置x,y值,k=1,2,...,M,,分别为x向距离阈值与y向距离阈值;当校验距离需要同时满足x向距离差满足阈值,y向距离差满足阈值即使得距离校验通过;以及c、按照以下方式校验速度是否满足阈值: ;其中,为第i个目标当前帧的预测速度i=1,2,...,N,为当前帧第k个聚类的速度,为第i个目标与第k个聚类的速度阈值;当速度差满足上述阈值时则校验速度通过;当步骤a或b且c同时满足时,则第i个目标与第k个聚类完成匹配上,并满足2个及以上的聚类匹配上第i个目标从而完成当前该目标的关联处理,否则进入步骤(5)。
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