학술논문
基于雷达与相机融合的行人轨迹跟踪 / Pedestrian traectory prediction by collaborative fusion of radar and camera
Document Type
Academic Journal
Author
Source
计算机工程与设计 / Computer Engineering and Design. 43(10):2968-2976
Subject
Language
Chinese
ISSN
1000-7024
Abstract
针对行人被遮挡时和复杂光线条件下传统跟踪算法易失效的问题,提出一种基于雷达与相机融合的粒子滤波跟踪方法.利用CRFNet神经网络对视觉和雷达底层信号进行融合,基于神经网络对雷达特征的提取,显著提高粒子滤波在夜晚与恶劣气候条件下的跟踪精度.在数据关联过程中,将相机检测到的目标方位角与雷达测量得到的距离相结合,减少传感器误差与模型误差对跟踪的影响.实验结果表明,该算法相比传统融合跟踪算法在精度上提高了10％,鲁棒性显著增强.