高新兴取得Deep-Sort跟踪框架专利,该专利技术能提升算法性能和...
本申请将Deep??Sort跟踪算法中的卡尔曼滤波换成高斯核相关滤波,使运动模型可建立在更加丰富的运动场景中,同时加快估计行人运动位置的计算时间,提升算法性能;通过针对高斯核相关滤波器跟踪行人运动产生的漂移现象,提出峰值旁瓣比,将多个相关滤波器衔接起来,以达到更高的跟踪准确率和精确率。本文源自:金融界...
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...
智能驾驶域控制器的SoC芯片选型
此类模块通常也是计算密集型的操作,无法使用CPU高效实现,因此还需要通用的计算密集型处理单元(比如DSP、GPU)来实现。逻辑运算类:此类模块包含大量的逻辑运算,不适合使用计算密集型的处理器实现,一般使用通用的CPU处理器来实现。此类模块包括常见的多传感器感知融合算法(比如卡尔曼滤波KF)、基于优化的决策规划算法、车辆...
自动驾驶量产阶段的BEV自动标注系统超实用指南
对于运动物体,可在“Track”模块中使用3D卡尔曼滤波算法来确定物体在前一帧和后续帧中的点云关联和轨迹,从而获得更平滑的三维帧位置和姿态;根据物体的运动情况,可对多帧点云进行对齐,以构建更密集的点云输出(即刚性物体,如车辆;对于可变形物体,如行人,效果会减弱);6)对于集群中的障碍物(包括静态和动态障碍物)...
基于MEMS传感器的行人航位推算(PDR)解决方案
行人航位推算(PDR)就是这样一种技术,在室内环境中可提供行人航位信息并提高定位可靠性。惯性传感器、磁力计和压力传感器是航位推算应用中必不可少的传感器组件,用之可大幅提升导航性能,这些器件的功耗必须极低,这样才能始终保持开启模式并提供数据用于航位推算应用。实现随时随地定位的目标离不开高品质的MEMS传感器...
Deepsort + Yolo 实现行人检测和轨迹追踪的方法
对于人员跟踪,2016年AlexBewley提出了简单在线实时跟踪算法,这种算法把传统的卡尔曼滤波和匈牙利算法结合到一起,能在视频帧序列中很好地进行跨检测结果的关联,而且它的速度比传统的算法快20倍左右,可以快速地对目标检测反馈的数据进行处理(www.e993.com)2024年10月17日。故本项目通过采用深度学习方法实现YOLO算法行人检测和deepsort算法对人员定位...
BEV目标检测之视觉毫米波雷达融合
Radar是机器人中使用的另一组主动传感器,它发射无线电波来感知环境,并测量反射波来确定物体的位置和速度。传感器的原始输出是极坐标,可以通过传感器校准矩阵轻松转换为BEV空间。然而,噪声Radar点必须经过滤波,这将利用某种形式的聚类和时间跟踪,这种时间跟踪可以通过卡尔曼滤波器实现。
未来导航技术之一:地磁定位方法综述
1.1地磁滤波地磁滤波是基于惯性导航等系统提供的信息,在对自身状态进行推算的同时,采用滤波的方式建立实测磁场与系统状态之间的数学模型,得到系统的修正信息,从而抑制系统误差随时间发散。目前,常见的滤波方式包括卡尔曼滤波和粒子滤波。典型的以卡尔曼滤波为核心的地磁匹配定位系统是桑迪亚惯性地磁辅助导航(SandiaInert...
基于毫米波雷达的智能家居报警系统
我们为每一帧的对象检测创建和维护跟踪。为来自第1个传入帧或无法与现有轨道关联的每个对象检测创建1个新轨道。帧间对象关联基于匈牙利算法。如果在连续帧中未检测到跟踪对象,我们将跟踪标记为非活动并将其从连续关联中排除。最后应用卡尔曼滤波器来预测和纠正轨迹。
无人驾驶场景下的高精地图应用实战
由此可见,卡尔曼滤波是不断在更新迭代的,最终实现得到一个比较准确位置的目标。定位系统的最终目标是万里无忧,对自动驾驶的挑战则是更低成本和更苛刻的外部环境。最终我们一定会把这些问题解决好,实现这个目标。文章来源:焉知自动驾驶