基于雷视融合的交通场景目标识别与跟踪

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伴随着高速公路的不断发展,车辆、路侧单元、人员的急剧增加为行业监管部门带来了严重的监管压力。毫米波雷达和视频是交通领域最常用的传感器,毫米波雷达缺乏目标的可视性,视频缺乏目标的深度信息[1-2]。为更好地进行交通管控,智慧交通管控系统应运而生[3-4]。该系统依托5G、大数据、物联网技术,能够从根本上解决交通拥堵的问题,其中环境感知作为系统的基础支撑,是研究的难点与重点[5]。本文针对单一传感器获取信息不足和交通场景瞬息万变的情况展开研究,提出一种基于视频和雷达的交通场景目标识别和跟踪方法,在空间和时间维度上对毫米波雷达信息与摄像头信息进行融合,结合矫正方法对未关联目标进行优化,并利用深度学习实现对探测区域中目标的跟踪与定位,达到激光雷达和视频高鲁棒,高精度数据融合的目标,从而提高甘肃省高速公路路侧的全时空、精细化感知能力。
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