[發明專利]一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法

在審

• 申請號: 202211087207.8
• 申請日: 2022-09-07
• 公開（公告）號: CN115511912A
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 肖文平;何敖東
• 申請（專利權）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
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本發明提供一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法，具體包括：將點云數據和圖像數據輸入3D檢測器進行獲取t時刻的3D檢測目標，通過目標軌跡預測器預測t?1時刻的3D追蹤目標運動到t時刻軌跡，獲取t時刻的3D虛目標；利用匹配器將3D檢測目標與3D虛目標進行匹配，獲取t時刻3D的追蹤目標；其中，在特征相似度和類別差異因子和距離相似度滿足條件下的情況下，選擇距離最小的距離相似度對應的3D檢測目標與3D虛目標為匹配對為最佳的匹配對。本發明通過設計3D虛目標與3D檢測目標匹配，并且在匹配時，分別考慮了類別差異因子、特征相似度以及距離相似度三種度量，多種不同特征關聯，提升了3D檢測目標與3D虛目標的匹配的準確性。

技術領域

本發明涉及無人配送車的3D目標追蹤領域，特別是涉及一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法。

背景技術

隨著智能汽車的迅速發展，輔助駕駛是智能汽車的標配功能，在ADAS(高級輔助駕駛)中，多目標跟蹤是一個非常關鍵的問題，通過識別車身前方的多個目標，預測多個目標的運動軌跡，從而采取相應的路徑規劃和決策，控制汽車行駛。因此多目標跟蹤算法在無人車整體系統中起著“承上啟下”的作用，是最核心的技術。但是現階段，3D多目標仍然存在較多問題，一是計算量大，而是在檢測目標與跟蹤目標檢測過程僅考慮目標中心點之間距離或者考慮檢測目標與預測目標的3D IOU進行重疊，造成算法在一些場景下識別準確率低。

發明內容

基于現有技術中存在的缺陷，本發明提供一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法，至少包括：

獲取車身前方的點云數據和圖像數據，將點云數據和圖像數據輸入3D目標檢測器進行檢測，獲取t時刻的3D檢測目標；

獲取t-1時刻的3D的追蹤目標，通過目標軌跡預測器預測t-1時刻的3D追蹤目標運動到t時刻軌跡，獲取t時刻的3D虛目標；

利用匹配器將t時刻的3D檢測目標與3D虛目標進行匹配，獲取t時刻3D的追蹤目標；

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

若類別差異因子為1和特征相似度小于預設第一相似度閾值，獲取3D檢測目標與3D虛目標中所有對應的距離相似度，選擇距離相似度最小3D檢測目標與3D虛目標為匹配對。

一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法，進一步地，t時刻，當滿足條件3D檢測目標的數量與3D虛目標的數量不一致時，若存在任一個3D檢測目標與多個不同的3D虛目標匹配成功或存在任一個3D虛目標與多個不同的3D檢測目標匹配成功；

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

一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法，進一步地，若3D檢測目標與3D虛目標的類別差異因子為0，則認為不匹配；

若3D檢測目標與3D虛目標的相似度小于預設第一相似度閾值，則認為不匹配；若相似度距離大于預設第二相似度閾值時，則認為不匹配。

一種用于無人配送車的3D目標追蹤方法，至少包括：

獲取車身前方的點云數據和圖像數據，將點云數據和圖像數據輸入3D目標檢測器進行檢測，獲取t時刻的3D檢測目標；

獲取t-1時刻的3D的追蹤目標，通過目標軌跡預測器預測t-1時刻的3D追蹤目標運動到t時刻軌跡，獲取t時刻的3D虛目標；

利用匹配器將t時刻的3D檢測目標與3D虛目標進行匹配，獲取t時刻3D的追蹤目標；

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