基于激光雷达和相机信息融合的目标检测及跟踪

TP277%TP391; 环境感知系统是智能车辆的重要组成部分,它主要是指依赖于车载传感器对车辆周围环境进行探测.为了保证智能车辆环境感知系统的准确性和稳定性,有必要使用智能车辆车载传感器来检测和跟踪可通行区域的目标.本文提出一种基于激光雷达和摄像机信息融合的目标检测和跟踪算法,采用多传感器信息融合的方式对目标进行检测和跟踪.该算法利用激光雷达点云数据聚类方法检测可通行区域内的物体,并将其投射到图像上,以确定跟踪对象.在确定对象后,该算法利用颜色信息跟踪图像序列中的目标,由于基于图像的目标跟踪算法很容易受到光、阴影、背景干扰的影响,该算法利用激光雷达点云数据在跟踪过程中修正跟踪结果.本文采用K...

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Published in:Guang Dian Gong Cheng = Opto-Electronic Engineering 2019-07, Vol.46 (7), p.180420-95
Main Authors: 常昕, 陈晓冬, 张佳琛, 汪毅, 蔡怀宇 / Chang Xin, Chen, Xiaodong, Zhang Jiachen, Wang, Yi, Cai Huaiyu
Format: Article
Language:chi ; eng
Subjects:
Algorithms
Cameras
Clustering
Data integration
Global positioning systems
GPS
Information technology
Intelligent vehicles
International conferences
Kalman filters
Laboratories
Lasers
Lidar
Multisensor fusion
Noise
Object recognition
Perception
Robotics
Sensors
Target detection
Tracking
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Summary:TP277%TP391; 环境感知系统是智能车辆的重要组成部分,它主要是指依赖于车载传感器对车辆周围环境进行探测.为了保证智能车辆环境感知系统的准确性和稳定性,有必要使用智能车辆车载传感器来检测和跟踪可通行区域的目标.本文提出一种基于激光雷达和摄像机信息融合的目标检测和跟踪算法,采用多传感器信息融合的方式对目标进行检测和跟踪.该算法利用激光雷达点云数据聚类方法检测可通行区域内的物体,并将其投射到图像上,以确定跟踪对象.在确定对象后,该算法利用颜色信息跟踪图像序列中的目标,由于基于图像的目标跟踪算法很容易受到光、阴影、背景干扰的影响,该算法利用激光雷达点云数据在跟踪过程中修正跟踪结果.本文采用KITTI数据集对算法进行验证和测试,结果显示,本文提出的目标检测和跟踪算法的跟踪目标平均区域重叠为83.10％,跟踪成功率为80.57％,与粒子滤波算法相比,平均区域重叠提高了29.47％,跟踪成功率提高了19.96％.
ISSN:1003-501X
DOI:10.12086/oee.2019.180420