仪器仪表学报

作者：朱 浩，李 鑫

单位：朱 浩,1.重庆邮电大学自动化学院,,李 鑫,1.重庆邮电大学自动化学院,

关键词：智能车;一致性点漂移;多目标跟踪;数据关联

基金：国家自然科学基金（62073052）、重庆市自然科学基金（cstc2021jcyj?msxmX0373）、重庆市教委重点研究项目（KJZD-K202200603）资助

针对智能车未知运动下的多目标跟踪问题,提出一种基于一致性点漂移的视觉多目标跟踪方法。首先利用一致性点漂移算法构建智能车未知运动模型,得到局部目标状态变换关系;其次建立一种基于外观相似性和运动一致性的自适应特征融合函数;最后通过匈牙利算法求解轨迹与检测的对应关系,以实现面向智能车的鲁棒数据关联。实验结果表明,与现有的5种主流目标跟踪方法对比,所提方法在多个指标方面具有更好的效果,相较于结构约束(SCEA)算法,在KITTI数据集中较大运动场景下,所提方法多目标跟踪准确率提高了6.3%,在实拍实验数据下,所提方法多目标跟踪准确率提高了7.3%,证明该算法能在智能车未知运动下有效的进行多目标跟踪。

来源：2022年第10期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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