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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明涉及多目标跟踪技术领域，公开了基于场景目标数量改进卡尔曼滤波的3D多目标跟踪方法，获得原始点云数据；对所得的原始点云数据处理，获得第i帧点云数据处理后的检测框；用第i帧目标检测框的数目调整数据关联部分的IOU阈值，得到当前帧场景下的IOU阈值；获得第i帧的跟踪集合和检测集合之间的目标关联对；对获得的关联对判断，并且区分不同的目标类型；将新的跟踪集合作为自适应卡尔曼滤波器的输入，经过预测，从而获得第i+1帧的目标最优估计，重复上述步骤直至将所有的点云数据均遍历完成，从而得到不同场景中目标变化的多目标准确跟踪；该方法的数据关联度高，可以在不同场景中更好的平衡跟踪的准确性和稳定性，提高了整体跟踪性能。
主权项：1.基于场景目标数量改进卡尔曼滤波的3D多目标跟踪方法，其特征在于，包括步骤：A、以雷达发射中心作为坐标系的原点，建立雷达坐标系，并获得原始点云数据；B、对所得的原始点云数据处理，获得第i帧点云数据处理后的检测框，用于表示每个目标信息；C、用第i帧目标检测框的数目调整数据关联部分的IOU阈值，得到当前帧场景下的IOU阈值；D、获得第i帧的跟踪集合和检测集合之间的目标关联对；E、对获得的每个关联对的权值是否小于动态IOU阈值进行判断，并且区分为不同的目标类型，所述目标类型包括跟踪成功类型、检测错误类型和遮挡类型；F、将步骤E得到的不同目标类型的关联对作为自适应卡尔曼滤波器的输入，并且经过预测，从而获得第i+1帧的目标最优估计，重复上述步骤直至将所有的点云数据均遍历完成，从而得到不同场景中目标变化的多目标准确跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 基于场景目标数量改进卡尔曼滤波的3D多目标跟踪方法
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