[發明專利]基于多信息融合的車輛追蹤方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 202210562730.5
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN114973195A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 李保江;馮博詢;楊德鉦;王明明;顧炎飚;岳玉濤
• 申請（專利權）人: 江蘇集萃深度感知技術研究所有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/80;G06K9/62;G06T7/277;G01S13/66;G01S13/86
• 代理公司: 無錫市觀知成專利商標代理事務所(特殊普通合伙) 32591
• 代理人: 任月娜

本發明涉及智能汽車技術領域，具體公開了一種基于多信息融合的車輛追蹤方法，其中，包括：分別獲取目標車輛的初始點云數據和視覺圖像信息，其中初始點云數據為標定后的毫米波雷達采集到的目標車輛的點云數據，視覺圖像信息為標定后的視覺采集裝置采集到的目標車輛的圖像信息；對初始點云數據進行聚類處理后得到雷達檢測框，以及對視覺圖像信息進行目標檢測處理后得到視覺檢測框；將雷達檢測框與視覺檢測框進行融合，并根據融合結果確定主融合目標；對主融合目標進行優化處理，得到目標車輛的追蹤結果。本發明還公開了一種基于多信息融合的車輛追蹤裝置及系統。本發明提供的基于多信息融合的車輛追蹤方法能夠提高車輛追蹤效果。

技術領域

本發明涉及智能汽車技術領域，尤其涉及一種基于多信息融合的車輛追蹤方法、基于多信息融合的車輛追蹤裝置及基于多信息融合的車輛追蹤系統。

背景技術

近年來，隨著汽車行業的快速發展，智能汽車已經成為汽車產業布局的主要方向，其中，車輛追蹤作為汽車環境感知的一項重要功能，對于后續的決策規劃和運動控制具有重要作用。

現有技術一般多集中于純視覺或毫米波雷達的單傳感器的車輛追蹤方法。例如，在視覺方面，如公開號為CN109344712A、發明名稱為一種道路車輛跟蹤方法的發明專利申請，其主要公開了使用雙目視覺光流方法對車輛進行追蹤；又如公開號為CN112766038A、發明名稱為一種根據圖像識別的車輛跟蹤方法的發明專利申請，其主要公開了使用兩個圖像傳感器單元對目標進行采集與比對，實現追蹤。

而在毫米波雷達方面，如公開號為CN112034445A、發明名稱為基于毫米波雷達的車輛運動軌跡跟蹤方法和系統的發明專利申請，其主要公開了使用毫米波雷達提供的距離、方位角和徑向速度等信息引入粒子濾波算法對車輛進行追蹤；又如公開號為CN112098990A、發明名稱為車載高分辨毫米波雷達對于中高速車輛的檢測與跟蹤方法的發明專利申請，其主要公開了利用兩個不同配置的子幀交替運行，并使用基于卡爾曼濾波的跟蹤算法實現目標的檢測及追蹤。

申請人通過研究發現，以上無論是毫米波雷達還是視覺識別都各自存在一定的局限性，如相機受天氣、光照條件影響大，且無法探測距離信息，毫米波雷達無法測量目標的形狀和大小，單獨使用都不能獲得對周圍環境的更準確描述，導致跟蹤錯誤和丟失，從而引發交通事故。另外，以上這些技術使用的濾波方法，存在以下缺點：(1)對于目標遮擋、形變以及運動模糊等抗干擾能力弱；(2)執行速度慢，通常每秒處理十幀，無法滿足實時性的要求。

綜上，如何能夠提供一種提升車輛追蹤效果的方法成為本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明提供了一種基于多信息融合的車輛追蹤方法、基于多信息融合的車輛追蹤裝置及基于多信息融合的車輛追蹤系統，解決相關技術中存在的車輛追蹤效果差的問題。

作為本發明的第一個方面，提供一種基于多信息融合的車輛追蹤方法，其中，包括：

分別獲取目標車輛的初始點云數據和視覺圖像信息，其中所述初始點云數據為標定后的毫米波雷達采集到的目標車輛的點云數據，所述視覺圖像信息為標定后的視覺采集裝置采集到的目標車輛的圖像信息；

對所述初始點云數據進行聚類處理后得到雷達檢測框，以及對所述視覺圖像信息進行目標檢測處理后得到視覺檢測框；

將所述雷達檢測框與所述視覺檢測框進行融合，并根據融合結果確定主融合目標；

對所述主融合目標進行優化處理，得到目標車輛的追蹤結果。

進一步地，對所述初始點云數據進行聚類處理后得到雷達檢測框，包括：

根據DBSCAN算法對所述初始點云數據進行聚類處理，得到初始聚類結果；

根據極端學生化偏差異常檢測算法對所述初始點云數據的聚類結果進行異常點檢測，得到最終聚類結果；