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针对传统的车道线跟踪系统在复杂交通流情况下,利用卡尔曼滤波无法有效跟踪车道线的问题,论文提出了一种融合车辆与车道线检测的跟踪算法.该算法首先利用二阶高斯方向滤波器提取车道线检测的响应,同时利用haar-like特征检测图像平面中的车辆的2D回归框,并利用卷积神经网络预测车辆的3D回归框区域.利用车辆3D回归框的在车道线平面上的投影,结合改进的卡尔曼滤波同时跟踪车道线和车辆位置,避免因为车辆的遮挡造成对车道线的跟踪失效问题.实验室结果表明提出的融合车道线与车辆跟踪算法具有较好的准确性和鲁棒性. 相似文献
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基于单目视觉的障碍物检测方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解决车辆的碰撞问题,提出了一种基于单目视觉的车道标识线二维重建及障碍物检测与跟踪的方法.主要采用最大类间方差法对初始图像进行分割,给出一种新的车道标识线特征点搜索策略,用统计模型的方法获取车道线参数.利用障碍物(前方车辆)在道路中留下的阴影,检测车辆边缘并确认车辆存在,运用卡尔曼滤波方法跟踪车辆具体位置.所设计的方法能够准确地检测跟踪车道线及前方障碍物.实验结果表明:方法满足车辆安全行驶的前提需要,具有较高的准确性和实时性. 相似文献
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崔彦凯 《计算机测量与控制》2017,25(5):215-217, 221
针对基于当前统计模型的状态噪声协方差阵中的加速度方差调整方法对一般机动目标、非机动目标跟踪精度差的问题,研究其改进方法;在建立机动目标当前统计模型离散状态方程和雷达导引头离散观测方程的基础上;利用雷达导引头测量信息和位置预测值之间的扰动对加速度方差进行调整,提出了改进的加速度方差自适应调整无迹卡尔曼滤波跟踪算法;数字仿真验证了该算法对非机动目标、一般机动目标以及高机动目标均具有良好的跟踪效果。 相似文献
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针对测量噪声去相关下的卡尔曼滤波算法在视频目标跟踪中的应用问题展开了研究,首先分析了图像目标质心测量噪声的统计特性,指出测量误差是具有较强相关性的有色噪声;通过提出一种噪声白化方法,将测醋噪声视为在高斯自噪声激励下所产生的一阶马尔科夫序列,并对系统测量模型进行了改进;最后借助噪声去相关虑义下的卡尔曼滤波算法对所拍摄的航模飞机视频图像进行了跟踪仿真测试.仿真实验结果证明所给出的滤波算法可以明显提高目标位置的估计精度,并有效抑制了背景的干扰. 相似文献
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吴飞 《计算机工程与科学》2012,34(6):93-96
本文提出了一种具有在线调整噪声参数功能的卡尔曼自适应滤波算法及其在船舶导航目标跟踪中的应用。实际中系统噪声和量测噪声的统计特性是动态变化的,但在传统卡尔曼滤波中一般认为系统噪声模型是先验已知的,噪声均值和协方差都是定值,这必然造成滤波效果不理想、目标跟踪精度低甚至出现目标跟踪丢失的问题。针对这种情况,通过在线自适应调整噪声均值和协方差,动态跟踪噪声统计特性的变化,从而提高对目标的跟踪精度。在线实现可以有效地利用系统的部分数据进行更新迭代,减小计算量并且易于工程实现。最后通过船舶目标仿真实验的结果验证了本算法的有效性。 相似文献
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在视频的多目标跟踪任务中,卡尔曼滤波器性能受硬件噪声以及光线等环境噪声干扰较大,导致滤波性能下降甚至发散,严重影响目标跟踪精度。针对这一问题,在检测端不变的情况下,对跟踪算法中的卡尔曼滤波器进行改进。首先,通过实时监测跟踪过程中滤波器观测值和估计值的动态变化,提取新息或残差;然后,利用新息协方差对观测噪声统计特性进行自适应估计,进而调整卡尔曼滤波增益;并通过数值仿真表明所提方法能有效降低噪声,获得更好跟踪效果。最后,基于YOLOv3算法检测结果进行实验验证,结果表明在多目标跟踪(MOT16)数据集上,相较于传统卡尔曼滤波设计,所提自适应卡尔曼滤波在多目标跟踪任务中的精度、标号(ID)相关指标(IDF1,IDP)等指标均有所提升。 相似文献
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在视频的多目标跟踪任务中,卡尔曼滤波器性能受硬件噪声以及光线等环境噪声干扰较大,导致滤波性能下降甚至发散,严重影响目标跟踪精度。针对这一问题,在检测端不变的情况下,对跟踪算法中的卡尔曼滤波器进行改进。首先,通过实时监测跟踪过程中滤波器观测值和估计值的动态变化,提取新息或残差;然后,利用新息协方差对观测噪声统计特性进行自适应估计,进而调整卡尔曼滤波增益;并通过数值仿真表明所提方法能有效降低噪声,获得更好跟踪效果。最后,基于YOLOv3算法检测结果进行实验验证,结果表明在多目标跟踪(MOT16)数据集上,相较于传统卡尔曼滤波设计,所提自适应卡尔曼滤波在多目标跟踪任务中的精度、标号(ID)相关指标(IDF1,IDP)等指标均有所提升。 相似文献