基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与...
本文针对以上问题,对基于密度的含噪声空间聚类应用(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise,DBSCAN)算法和YOLOv4网络进行改进,提出基于红外相机和毫米波雷达目标级融合的目标检测与跟踪算法,并且以车辆与行人目标为例,利用多传感器融合系统对烟雾遮挡环境下的目标进行检测与跟踪。经过实车验证,本文提...
...学院研究成果:ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波...
为实现高级驾驶辅助系统准确的多目标检测和跟踪任务,论文采用了一个视觉传感器和五个毫米波雷达(1V5R)的传感器配置方案,设计了基于分布式抗差卡尔曼滤波器的多传感器信息融合算法,实现了高级驾驶辅助系统对周围目标进行融合感知的功能,提升了多目标检测与跟踪的精度。一、研究背景在高级驾驶辅助系统的众多功能应用中,准...
盛视科技申请卡尔曼滤波器参数自动调优专利,实现参数自动优化
专利摘要显示,本发明公开了一种卡尔曼滤波器参数自动调优方法,包括以下步骤:获取目标物体在跟踪场景中的一组测量值;基于测量值使用遗传算法求解卡尔曼滤波器参数;确定待求解卡尔曼滤波器的参数;设置遗传算法参数,执行求解迭代;初始化染色体种群;执行选择、交叉、变异遗传算子,计算适应度函数;迭代执行执行选择、交叉、变异...
计算机视觉中的目标定位算法探索:精准“眼”中的无尽世界
在给定第一帧中的目标位置后,目标跟踪算法需要在后续帧中确定目标的位置。目标跟踪算法通常需要考虑目标的运动模型、外观模型以及遮挡等因素。常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的目标跟踪算法等。(三)特征提取和匹配特征提取和匹配是目标定位算法中的重要环节。在目标检测和跟踪过程中,需要从图...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值...
设计汽车雷达系统的挑战
到目前为止,数据在某种程度上仍然是一种“原始信号”(www.e993.com)2024年10月17日。恒定误报率(CFAR)阶段是将真实目标从噪声中分离出来的第一步。到达角(AoA)计算完成了目标在3D空间中的定位,多普勒速度计算则增加了第4个维度。最后,流水线以目标跟踪(例如使用扩展卡尔曼滤波器EKF)和对象分类(通常使用OEM定义的AI模型)作为结束。
如何利用毫米波雷达点云进行多目标跟踪?
1.3跟踪坐标系的选择为了便于进行目标运动状态的推测估计,我们选择笛卡尔坐标系(直角坐标系)进行目标跟踪——这使我们能够使用简单的牛顿线性预测模型。为了避免误差多次耦合,我们选择将雷达测量值输入仍然保持在极坐标下。我们将使用扩展卡尔曼滤波器对跟踪的目标状态和测量向量之间的依赖关系进行线性化处理。
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
1.2卡尔曼滤波基本概念雷达目标跟踪:多目标Tracking-by-Detection由聚类算法在单帧点云得到目标输出;提取目标的特征,包括统计特征(比如点位置的均值,方差等)和运动特征(比如速度和加速度等);根据特征计算当前帧的检测目标(detections)与已跟踪的多个目标(tracks)的相似度;...
水下机动目标跟踪技术
水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得...
论文推荐| 余航:动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法
卡尔曼滤波(Kalmanfilter,KF)方法已在组合导航、GPS定位及目标跟踪等方面取得了广泛应用,是一种处理动态模型获得时变参数的经典方法[1]。常用的卡尔曼滤波方法是基于最小二乘估计或最小方差估计的标准卡尔曼滤波方法[2]。此后,多种扩展方法相继提出,如抗差卡尔曼滤波、抗差自适应卡尔曼滤波、约束卡尔曼滤波,又如...