[發(fā)明專利]基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)

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• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN112598715A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李趙;張旸;陳誠
• 申請（專利權(quán)）人: 奧特酷智能科技（南京）有限公司
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 南京行高知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32404
• 代理人: 李曉

1.一種基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：包括以下步驟：已跟蹤目標(biāo)狀態(tài)的更新與預(yù)測；檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)和已跟蹤目標(biāo)集合更新；其中：

已跟蹤目標(biāo)狀態(tài)的更新與預(yù)測通過確定的已跟蹤目標(biāo)當(dāng)前的傳感器反饋狀態(tài)值更新已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值；并預(yù)測下一次傳感器反饋時(shí)的已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值得到已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值；

檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)是對檢測目標(biāo)和已跟蹤目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從檢測目標(biāo)中篩選出與已跟蹤目標(biāo)相匹配的檢測目標(biāo)；

已跟蹤目標(biāo)集合更新根據(jù)檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)最后的結(jié)果更新已跟蹤目標(biāo)集合中的已跟蹤目標(biāo)；

檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)具體包括：

計(jì)算每個(gè)檢測目標(biāo)的狀態(tài)值與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值之間的歐式距離；

通過匈牙利算法結(jié)合每個(gè)檢測目標(biāo)的狀態(tài)值與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值之間的歐式距離對檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)進(jìn)行關(guān)鍵，計(jì)算最優(yōu)匹配；

將每個(gè)檢測目標(biāo)的類別與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的類別進(jìn)行對比；篩選出與已跟蹤目標(biāo)類別相同的檢測目標(biāo)；

計(jì)算每個(gè)對應(yīng)的同類別的檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)之間的位置距離；并與設(shè)定的對應(yīng)的同類別距離閾值進(jìn)行對比，小于設(shè)定的距離閾值的則認(rèn)為檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)匹配，反之則認(rèn)為檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)不匹配。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：已跟蹤目標(biāo)狀態(tài)的更新與預(yù)測通過卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：已跟蹤目標(biāo)集合更新包括三種更新情況，其中，當(dāng)檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)匹配，則保留檢測目標(biāo)，用檢測目標(biāo)的狀態(tài)值更新已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值；當(dāng)檢測目標(biāo)沒有相匹配的已跟蹤目標(biāo)，則對檢測目標(biāo)被檢測到的次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，當(dāng)檢測目標(biāo)被檢測到的次數(shù)超過設(shè)定的技術(shù)閾值時(shí)，則將檢測目標(biāo)加入已跟蹤目標(biāo)集合；當(dāng)已跟蹤目標(biāo)沒有匹配的檢測目標(biāo)，相對上次狀態(tài)更新時(shí)間大于更新時(shí)間閾值，則將該已跟蹤目標(biāo)從已跟蹤目標(biāo)集合中刪除。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：已跟蹤目標(biāo)的速度小于1m/s或者已跟蹤目標(biāo)與主車距離在0-5米之間，更新時(shí)間閾值設(shè)置為1~2秒；跟蹤時(shí)長大于20S且已跟蹤目標(biāo)的速度不小于1m/s 或者跟主車的距離大于5米的已跟蹤目標(biāo)的更新時(shí)間閾值設(shè)置為0.2-0.5秒。

5.一種基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：包括已跟蹤目標(biāo)狀態(tài)的更新與預(yù)測模塊；檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)模塊和已跟蹤目標(biāo)集合更新模塊；其中：

已跟蹤目標(biāo)狀態(tài)的更新與預(yù)測模塊通過確定的已跟蹤目標(biāo)當(dāng)前的傳感器反饋狀態(tài)值更新已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值；并預(yù)測下一次傳感器反饋時(shí)的已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值得到已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值；

檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)模塊對檢測目標(biāo)和已跟蹤目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從檢測目標(biāo)中篩選出與已跟蹤目標(biāo)相匹配的檢測目標(biāo)；

已跟蹤目標(biāo)集合更新模塊根據(jù)檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)最后的結(jié)果更新已跟蹤目標(biāo)集合中的已跟蹤目標(biāo)；

檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)模塊具體包括：

計(jì)算每個(gè)檢測目標(biāo)的狀態(tài)值與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值之間的歐式距離；

通過匈牙利算法結(jié)合每個(gè)檢測目標(biāo)的狀態(tài)值與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測值之間的歐式距離對檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)進(jìn)行關(guān)鍵，計(jì)算最優(yōu)匹配；

將每個(gè)檢測目標(biāo)的類別與每個(gè)已跟蹤目標(biāo)的類別進(jìn)行對比；篩選出與已跟蹤目標(biāo)類別相同的檢測目標(biāo)；

計(jì)算每個(gè)對應(yīng)的同類別的檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)之間的位置距離；并與設(shè)定的對應(yīng)的同類別距離閾值進(jìn)行對比，小于設(shè)定的距離閾值的則認(rèn)為檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)匹配，反之則認(rèn)為檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)不匹配。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多傳感器的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：已跟蹤目標(biāo)集合更新模塊包括三種更新情況，其中，當(dāng)檢測目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)匹配，則保留檢測目標(biāo)，用檢測目標(biāo)的狀態(tài)值更新已跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)值；當(dāng)檢測目標(biāo)沒有相匹配的已跟蹤目標(biāo)，則對檢測目標(biāo)被檢測到的次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，當(dāng)檢測目標(biāo)被檢測到的次數(shù)超過設(shè)定的技術(shù)閾值時(shí)，則將檢測目標(biāo)加入已跟蹤目標(biāo)集合；當(dāng)已跟蹤目標(biāo)沒有匹配的檢測目標(biāo)，相對上次狀態(tài)更新時(shí)間大于更新時(shí)間閾值，則將該已跟蹤目標(biāo)從已跟蹤目標(biāo)集合中刪除。