公开(公告)号：CN118781515B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202410776668.9

申请日：2024-06-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 傅春耘 ,  何嘉伟 ,  黄明广 ,  颜湘炎

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06V20/56

Abstract: 本发明涉及一种基于概率分布和状态回归的3D多目标跟踪方法，属于环境感知领域。其包括：将当前时刻下的点云数据以及历史轨迹作为输入，通过3D检测与轨迹回归模块生成当前时刻下的3D检测以及历史轨迹在当前时刻下的状态，其中，在回归处理过程中，先将当前时刻下的点云进行特征提取后输入RPN模块以生成区域候选框；同时使用卡尔曼滤波器结合自车位姿对历史轨迹状态进行预测和补偿；再根据每条轨迹状态的不确定性通过概率网格采样来获取相应的先验候选框集合；然后将区域候选框与先验候选框集合进行合并；随后将合并后的数据送入体素RoI Pooling模块进行特征对齐；将对齐后的特征送入检测头，经过筛选和轨迹管理输出最终轨迹。

公开(公告)号：CN118781515A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410776668.9

申请日：2024-06-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 傅春耘 ,  何嘉伟 ,  黄明广 ,  颜湘炎

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06V20/56

Abstract: 本发明涉及一种基于概率分布和状态回归的3D多目标跟踪方法，属于环境感知领域。其包括：将当前时刻下的点云数据以及历史轨迹作为输入，通过3D检测与轨迹回归模块生成当前时刻下的3D检测以及历史轨迹在当前时刻下的状态，其中，在回归处理过程中，先将当前时刻下的点云进行特征提取后输入RPN模块以生成区域候选框；同时使用卡尔曼滤波器结合自车位姿对历史轨迹状态进行预测和补偿；再根据每条轨迹状态的不确定性通过概率网格采样来获取相应的先验候选框集合；然后将区域候选框与先验候选框集合进行合并；随后将合并后的数据送入体素RoI Pooling模块进行特征对齐；将对齐后的特征送入检测头，经过筛选和轨迹管理输出最终轨迹。