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摘要：本发明提供一种目标车辆3D实时追踪方法及系统，方法通过确定搜索区域和目标模板；获取所述搜索区域的点特征、所述搜索区域的局部特征、所述目标模板的点特征和所述目标模板的局部特征；根据所述目标模板的局部特征，生成目标模板的全局特征；根据所述搜索区域的局部特征和所述目标模板的局部特征，确定所述搜索区域和所述目标模板的相似性特征；基于所述相似性特征，融合所述模板的点特征、所述目标模板的局部特征和所述模板的全局特征至所述搜索区域，生成指导点；根据所述指导点生成候选框和所述候选框的预测分数，确定所述预测分数最高的候选框为目标车辆，不仅能够克服复杂的环境干扰，还能高效、准确地完成对目标车辆的实时追踪。
主权项：1.一种目标车辆3D实时追踪方法，其特征在于，包括：确定搜索区域和目标模板；获取所述搜索区域的点特征和所述目标模板的点特征，将所述搜索区域和所述目标模板内的点云数据经过PointNet++网络分别得到所述搜索区域的局部特征和所述目标模板的局部特征；将所述目标模板内所有点云数据的局部特征在特征维度上通过Max-Pool网络，生成目标模板的全局特征；根据所述搜索区域的局部特征和所述目标模板的局部特征，确定所述搜索区域和所述目标模板的相似性特征；将所述相似性特征、所述目标模板的点特征和所述目标模板的局部特征进行拼接，得到第一拼接特征；利用预设层数的感知机网络对所述第一拼接特征进行融合，得到第一融合特征；对所述第一融合特征在预设维度上进行Max-Pool操作；将所述进行Max-Pool操作后的特征与所述目标模板的全局特征进行拼接，得到第二拼接特征；利用预设层数的感知机网络对所述第二拼接特征进行融合，得到第二融合特征；将所述搜索区域的点特征与所述第二融合特征进行拼接，生成指导点；分别获取每个所述指导点的投票特征、预测目标中心位置和预测分数；基于提案网络，根据每个所述指导点的投票特征、预测目标中心位置和预测分数，确定候选框和所述候选框的预测分数；确定所述候选框的预测分数最高的候选框为目标车辆。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 目标车辆3D实时追踪方法及系统
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