[发明专利]一种基于深度学习和UKF算法结合的3D车辆跟踪方法在审
| 申请号： | 202210913567.2 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115239814A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 杨华;蒋立伟;谷涛涛;吴勇;檀生辉;王东;柴诚;戴兴民;孙鸿健 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学芜湖研究院 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/246;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 芜湖思诚知识产权代理有限公司 34138 | 代理人： | 项磊 |
| 地址： | 241000 安徽省芜湖市弋江区高新技术*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和UKF算法结合的3D车辆跟踪方法，包括下列步骤：步骤一、基于深度学习的SMOKE模型构建3D实时检测模型；步骤二、通过3D实时检测模型输出header部分的3D特征向量、位置信息和航向角信息；步骤三、基于UKF预测新的位置信息与航向角信息；步骤四、将新的位置信息与航向角信息与3D特征向量结合构建新的特征向量；步骤五、对新的特征向量进行匈牙利算法匹配；进行欧氏距离相似度计算。本发明通过UKF算法实行基于历史数据对跟踪模型进行更新提高模型计算结果的准确性，通过预测提高UKF跟踪处理的实时性，通过3D实时检测模型提高输入跟踪模型的特征向量、位置信息和航向角信息的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ukf 算法 结合 车辆 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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