发明专利已授权

一种基于卷积神经网络结合贪心算法的车辆3D多目标跟踪方法

📄 申请号：CN202310219202.4 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2023-03-08

公开号

CN116229385B

公开日

2025-04-29

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_54

IPC 分类号

G06V20_54 , G06V10_75 , G06V10_82 , G06V20_64 , G06T7_246 , G06T7_277 , G06N3_048 , G06N3_08 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络计算机视觉深度学习算法多目标跟踪卷积神经网络

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 车辆感知, 高级辅助驾驶, 车路协同

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络结合贪心算法的车辆3D多目标跟踪方法，包括：对高速公路上的激光雷达点云数据进行预处理；对处理后的点云输入点云车辆目标检测神经网络模型，生成车辆目标检测状态值；运用卷积神经网络，将车辆目标状态进行输入并预测对下一状态的预测值；设置欧式距离滤波门，筛选有效预测值；设置关联度量阈值，针对关联存在干扰的检测值，利用贪心算法进行数据关联；针对检测置信度低的检测值，利用运动学模型，与初始化轨迹进行关联；将关联好的车辆轨迹进行状态更新，利用轨迹管理模块生成新轨迹与消亡轨迹。本发明以轻量化的结构，减少了设备运算量，具有很强的鲁棒性，可适用于基于激光点云数据的高速公路车辆多目标跟踪。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度学习的前向车辆识别与距离检测方法

当前第 / 件

一种基于信息物理迭代博弈的换道轨迹规划方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_54)

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