[发明专利]3D障碍物的跟踪检测方法、装置、系统及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201910126019.3 | 申请日： | 2019-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN109784315B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 杜新新 | 申请（专利权）人： | 苏州风图智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 徐伟 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于3D障碍物的跟踪检测方法、装置、系统及计算机存储介质。该跟踪检测方法包括：确定从当前帧的3D点云和2D图像检测到的当前障碍物在2D图像中的2D图像区所对应的第二2D特征向量；将第二2D特征向量中的每一者与障碍物特征向量集中的每个第一2D特征向量进行比对，以获得多个差值特征向量，其中障碍物特征向量集中存储有表征先前检测到的先前障碍物的第一2D特征向量；对多个差值特征向量执行深度学习计算，以生成对应的多个概率值，每个概率值指示一当前障碍物与一先前障碍物为同一障碍物的概率；以及根据多个概率值确定当前障碍物与先前障碍物之间的对应关系，以实现障碍物跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 障碍物 跟踪 检测 方法 装置 系统 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于3D障碍物的跟踪检测方法，用于对检测到的障碍物执行跟踪，所述跟踪检测方法包括：确定从当前帧的3D点云和2D图像检测到的至少一个当前障碍物在2D图像中的2D图像区所对应的至少一个第二2D特征向量；将所述至少一个第二2D特征向量中的每一者与障碍物特征向量集中的每个第一2D特征向量进行比对以获得多个差值特征向量，其中所述障碍物特征向量集中存储有表征先前检测到的至少一个先前障碍物的第一2D特征向量；对所述多个差值特征向量执行深度学习计算以生成对应的多个概率值，每个概率值指示一当前障碍物与一先前障碍物为同一障碍物的概率；以及根据所述多个概率值确定所述至少一个当前障碍物与所述至少一个先前障碍物之间的对应关系以实现障碍物跟踪。
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