| 基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法 |
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| 引用本文： | 程蔚,吴海彬,郑洪庆. 基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(10) |
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| 作者姓名： | 程蔚 吴海彬 郑洪庆 |
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| 作者单位： | 闽南理工学院电子与电气工程学院,福建石狮,362700;福州大学机械及自动化学院,福州,350116 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51175084);福建省自然科学基金资助项目(2015J01186);福建省中青年教师教育科研项目(JA14346);泉州市科技项目(2014Z139) |
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| 摘 要： | 针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点，提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法：建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型，在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法，通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性，在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验，在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪，实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。
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| 关 键 词： | 移动物体检测与跟踪 多传感器系统 分类算法 复合动态模型 证据融合架构 |
| 收稿时间： | 2018-04-12 |
| 修稿时间： | 2019-09-07 |
Moving object detection and tracking based on composite dynamic model and evidential fusion framework |
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| chenwei. Moving object detection and tracking based on composite dynamic model and evidential fusion framework[J]. Application Research of Computers, 2019, 36(10) |
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| Authors: | chenwei |
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| Affiliation: | Minnan Polytechnic Institute |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | detection and tracking of moving object multiple-sensor system classification algorithms composite dynamic model evidential fusion framework |
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