CN110675431A 一种融合图像和激光点云的三维多目标跟踪方法 （中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院）_第1页
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号一种融合图像和激光点云的三维多目标跟本发明一种融合图像和激光点云的三维多2S3.计算检测到的目标和跟踪轨迹在点云三维空间位置信息、点云特征以及图像特征S4.将合并的相似度矩阵通过匈牙利算法计算目标和轨迹之间的二分图匹配关系，并S11.对采集的点云通过点云目标检测算法得到目标的三维空间位置信息包括目标中S122.在标注的数据集上训练点云深度神经网络，训练过程以最小化在标注样本上的S212.使用待标定的激光雷达采集所述立方体箱子的点云数据，同时使用待标定相机S232.在标注的数据集上训练深度卷积神经网络，训练过程以最小化在标注样本上的37.根据权利要求1-6任一权利要求所述的融合图像和激光点云的三维多目标跟踪方xyzxS42.对于在所述关联结果中配对成功的目标和轨4[0002]目前大多数多目标跟踪方法都是基于单一传感器，如仅依赖激光雷达或者[0005]本发明目的在于解决目标遮挡造成的跟踪丢失和长时间跟踪过程中消失目标难[0010]S11.对采集的点云通过点云目标检测算法得到目标的三维空间位置信息包括目[0013]S121.从预先采集[0014]S122.在标注的数据集上训练点云深5[0020]S212.使用待标定的激光雷达采集所述[0027]S232.在标注的数据集上训练深度卷积[0028]S3.计算检测到的目标和跟踪轨迹在[0029]S4.将合并的相似度矩阵通过匈牙利算法计算目标和轨迹之间的二分图匹配关[0031]S31.用t表示视频图像的帧xyz)为目标在x,y,z方向的速度；[0038]S334.对所述相似度矩阵进行合并，得到合并相似度矩阵S";6[0051]S3.计算检测到的目标和跟踪轨迹在[0052]S4.将合并的相似度矩阵通过匈牙利算法计算目标和轨迹之间的二分图匹配关[0054]本实例在检测目标与跟踪轨迹的数据关联中，结合了目标的三维空间位置信息、点云特征以及图像特征，其中目标的三维空间位置信息能有效区分目标之间的相互遮挡，[0056]S11.对采集的点云通过点云目标检测算法得到目标的三维空间位置信息包括目7[0059]S121.从预先采集[0060]S122.在标注的数据集上训练点云深[0067]S212.使用待标定的激光雷达采集所述[0070]假设(x,y,z)和(u,v)分别为角点在激光雷达坐标系和图像像素[0075]S232.在标注的数据集上训练深度卷积8[0077]S31.用t表示视频图像的帧xyz)为目标在x,y,z方向的速度；[0086]S334.对所述相似度矩阵进行合并，得到合并相似度矩阵S";(本发明核心的内[0087]本实施例中，所述步骤S331中所述相似度矩阵中第i行第j列元素为目标i与[0090]本实施例中，所述步骤S332中所述相似度矩阵中第i行第j列元素为目标i与[0093]本实施例中，所述步骤S333中所述相似度矩阵中第i行第j列元素为目标i与

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