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1、基于視覺的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和圖像信息處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,在駕駛輔助、無人駕駛、智能交通等方面有著重要的應(yīng)用。多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法開發(fā)多借助于實(shí)車場(chǎng)地測(cè)試,存在安全隱患高、可重復(fù)性差、受道路環(huán)境及實(shí)驗(yàn)條件限制等問題,使得對(duì)商業(yè)化運(yùn)營(yíng)或者處于開發(fā)階段的多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法進(jìn)行測(cè)試和客觀評(píng)價(jià),并通過客觀評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行算法改進(jìn)已成為日益迫切的需求。本文以基于機(jī)器視覺的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法為研究?jī)?nèi)容,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的檢測(cè)與跟蹤算法性能
2、測(cè)試評(píng)價(jià)系統(tǒng),主要內(nèi)容如下:
(1)針對(duì)多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法開發(fā)多借助于實(shí)車場(chǎng)地測(cè)試,存在安全隱患高、可重復(fù)性差、受道路環(huán)境及實(shí)驗(yàn)條件限制等問題,在硬件在環(huán)和六自由度駕駛模擬器的基礎(chǔ)上開發(fā)了智能汽車環(huán)境感知算法檢測(cè)與評(píng)價(jià)系統(tǒng);為兼顧虛擬測(cè)試的可重復(fù)性、可拓展性以及道路測(cè)試的真實(shí)性,采用預(yù)先拍攝的真實(shí)交通場(chǎng)景作為系統(tǒng)的輸入場(chǎng)景信息。
(2)針對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)算法評(píng)價(jià)體系多借助于人工標(biāo)定的不足,提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)算法和
3、基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的檢測(cè)評(píng)價(jià)算法。標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)算法通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)空間的樣本在離線狀態(tài)下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),得到目標(biāo)檢測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),然后利用測(cè)試該檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)被測(cè)圖像幀進(jìn)行比對(duì)。結(jié)果關(guān)聯(lián)算法把每一幀待測(cè)圖像檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對(duì)比,確定待測(cè)評(píng)算法檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而對(duì)多目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率、漏警率等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試評(píng)價(jià);同時(shí)將標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果的前后幀進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)生成標(biāo)準(zhǔn)軌跡,以對(duì)待測(cè)圖像多目標(biāo)跟蹤軌跡進(jìn)行測(cè)評(píng)。
(3)借鑒亞采樣思想
4、通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法生成標(biāo)準(zhǔn)軌跡,在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法生成標(biāo)準(zhǔn)軌跡的基礎(chǔ)上,提出一種基于ICP配準(zhǔn)的軌跡匹配和目標(biāo)匹配測(cè)試評(píng)價(jià)方法,算法匹配結(jié)果在得到目標(biāo)軌跡與標(biāo)準(zhǔn)軌跡距離誤差的同時(shí)反映了曲率、速度、軌跡走勢(shì)等軌跡形狀,以及曲線上每點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)、平移距離。測(cè)評(píng)算法輸入的跟蹤軌跡與標(biāo)準(zhǔn)軌跡用主曲線表示,并通過ICP算法實(shí)現(xiàn)空間主曲線段配準(zhǔn),以此找到多目標(biāo)各自相對(duì)應(yīng)的跟蹤軌跡段。根據(jù)ICP算法結(jié)果可評(píng)價(jià)二者軌跡差異,該值可以作為評(píng)價(jià)指標(biāo),用于評(píng)價(jià)軌跡跟蹤
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