[發明專利]一種基于卡爾曼濾波與匈牙利算法的道路3D車輛跟蹤方法及系統

在審

• 申請號: 202010631250.0
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111932580A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 蔡英鳳;張田田;王海;李祎承;陳小波;孫曉強;陳龍;徐興
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于卡爾曼濾波與匈牙利算法的道路3D車輛跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、當前幀t進行目標檢測，獲取第t幀的目標檢測集合；

步驟2、對當前幀t進行目標狀態預測；

步驟3、將檢測結果與預測的跟蹤目標相匹配；

步驟4、根據匹配結果更新目標狀態；

步驟5、對目標狀態軌跡進行更新。

2.根據權利要求1所述的一種基于卡爾曼濾波與匈牙利算法的道路3D車輛跟蹤方法，其特征在于，步驟1的具體實現包括：

基于預設的車輛檢測器，進行視頻幀的3D目標檢測處理，獲取目標檢測結果，得到車輛目標的檢測集合其中表示在t幀時刻檢測的第n個目標車輛(共n個目標車輛)，

檢測結果為車輛目標的3D包圍盒，所述3D包圍盒的信息包括：中心坐標(x,y,z)，尺度大小(h,w,l)，方向角θ，檢測置信度s。

3.根據權利要求1所述的一種基于卡爾曼濾波與匈牙利算法的道路3D車輛跟蹤方法，其特征在于，步驟2的具體實現包括：

為預測下一幀車輛目標的狀態，采用恒定速度模型近似車輛目標的幀間位移，建立狀態變量T＝{x,y,z,θ,h,w,h,v_x,v_y,v_z}，其中v_x,v_y,v_z表示車輛目標在三維空間中的運動速度；

假設t-1的所有目標車輛軌跡為其中表示t-1時刻第m個目標車輛軌跡數(共m個目標車輛軌跡數)；

基于恒定速度模型：

則t時刻預測的每個跟蹤目標車輛軌跡狀態為T_t-1|t＝{x_t-1|t,y_t-1|t,z_t-1|t,θ,h,w,h,v_x,v_y,v_z}。

4.根據權利要求1所述的一種基于卡爾曼濾波與匈牙利算法的道路3D車輛跟蹤方法，其特征在于，步驟3的具體實現包括：

步驟301：確定第i個檢測目標與第j個預測的跟蹤目標的關聯系數C_ij；

通過計算第i個檢測目標車輛D_t和第j個預測跟蹤目標T_t之間的IOU_3D確定兩者的關聯系數C_ij，C_ij越大表示兩者關聯程度越高，即第i檢測目標可能屬于第j個預測跟蹤目標。

所述關聯系數C_ij的計算公式為：

其中，V_i為第i個檢測目標3D框的體積，V_j為第j個預測的跟蹤目標3D框的體積，V_ij為檢測目標3D框與預測目標3D框間的相交體積；

步驟302：使用匈牙利算法匹配第i個檢測目標車輛D_t和第j個預測跟蹤目標車輛T_t；

為每一個檢測/預測目標定義一個二值系數X_ij：當IOU_3D大于設定的閾值0.3時，第i個檢測目標匹配給第j個預測跟蹤目標，則X_ij＝1，否則X_ij＝0，建立的匹配模型表達式為：

由關聯系數C_ij組成的矩陣C是匹配模型的系數矩陣，矩陣C大小為n×m，在系數矩陣C找到一些C_ij使整體效率z最大，其中每一行/列至多有一個元素被選中；

步驟303：輸出一組匹配成功的檢測目標和匹配成功的預測跟蹤目標和匹配失敗的檢測目標以及匹配失敗的預測跟蹤目標