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[發(fā)明專利]一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202211087207.8 申請日: 2022-09-07
公開(公告)號: CN115511912A 公開(公告)日: 2022-12-23
發(fā)明(設(shè)計)人: 肖文平;何敖東 申請(專利權(quán))人: 上海赫千電子科技有限公司
主分類號: G06T7/246 分類號: G06T7/246;G06T7/277;G06T7/80;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 200125 上海市浦東*** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 用于 無人 配送 目標(biāo) 追蹤 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,至少包括:

獲取車身前方的點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù),將點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)輸入3D目標(biāo)檢測器進(jìn)行檢測,獲取t時刻的3D檢測目標(biāo);

獲取t-1時刻的3D的追蹤目標(biāo),通過目標(biāo)軌跡預(yù)測器預(yù)測t-1時刻的3D追蹤目標(biāo)運(yùn)動到t時刻軌跡,獲取t時刻的3D虛目標(biāo);

利用匹配器將t時刻的3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)進(jìn)行匹配,獲取t時刻3D的追蹤目標(biāo);

其中,匹配器的匹配具體包括:獲取t時刻3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)距離相似度、特征相似度和3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)的類別差異因子;

若類別差異因子為1和特征相似度小于預(yù)設(shè)第一相似度閾值,獲取3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)中所有對應(yīng)的距離相似度,選擇距離相似度最小3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)為匹配對。

2.如權(quán)利要求1所述一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,t時刻,當(dāng)滿足條件3D檢測目標(biāo)的數(shù)量與3D虛目標(biāo)的數(shù)量不一致時,若存在任一個3D檢測目標(biāo)與多個不同的3D虛目標(biāo)匹配成功或存在任一個3D虛目標(biāo)與多個不同的3D檢測目標(biāo)匹配成功;

查詢所有匹配對對應(yīng)的特征相似度,然后選擇特征相似度最大的匹配對為最終3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)對應(yīng)的匹配對。

3.如權(quán)利要求1所述一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,若3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)的類別差異因子為0,則認(rèn)為不匹配;

若3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)的相似度小于預(yù)設(shè)第一相似度閾值,則認(rèn)為不匹配;若相似度距離大于預(yù)設(shè)第二相似度閾值時,則認(rèn)為不匹配。

4.一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,至少包括:

獲取車身前方的點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù),將點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)輸入3D目標(biāo)檢測器進(jìn)行檢測,獲取t時刻的3D檢測目標(biāo);

獲取t-1時刻的3D的追蹤目標(biāo),通過目標(biāo)軌跡預(yù)測器預(yù)測t-1時刻的3D追蹤目標(biāo)運(yùn)動到t時刻軌跡,獲取t時刻的3D虛目標(biāo);

利用匹配器將t時刻的3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)進(jìn)行匹配,獲取t時刻3D的追蹤目標(biāo);

其中,匹配器的匹配具體包括:獲取t時刻3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)距離相似度、3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)的類別差異因子;

若類別差異因子為1,將距離相似度、通過t時刻3D檢測器提取的3D檢測目標(biāo)的特征和t-1時刻3D檢測器提取3D追蹤目標(biāo)的特征輸入線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,判斷3D檢測目標(biāo)與3D虛目標(biāo)是否匹配。

5.如權(quán)利要求4所述一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,t時刻,通過線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出每個3D檢測目標(biāo)與所有的3D虛目標(biāo)的概率值,獲取概率值最大的匹配對為最終的匹配對。

6.如權(quán)利要求4所述一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,t時刻,當(dāng)滿足條件3D檢測目標(biāo)的數(shù)量與3D虛目標(biāo)的數(shù)量不一致時,若存在任一個3D檢測目標(biāo)與多個不同的3D虛目標(biāo)匹配成功或存在任一個3D虛目標(biāo)與多個不同的3D檢測目標(biāo)匹配成功;

在多個匹配對中,選取概率值最大的匹配對為最終的匹配對。

7.如權(quán)利要求4所述一種用于無人配送車的3D目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,在線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的訓(xùn)練中,分別將距離相似度、t時刻3D檢測器提取的3D檢測目標(biāo)的特征和t-1時刻3D檢測器提取的3D追蹤目標(biāo)的特征輸入線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后將二者的輸入結(jié)果進(jìn)行拼接后輸入通過包含有全連接層、隨機(jī)節(jié)點放棄層、Sigmoid層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)采用二分類的BECloss函數(shù)。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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