基于深度信息的车辆识别和跟踪方法 (2013年)

根据激光雷达检测车辆目标的特点，提出了一种基于距离的自适应聚类方法，距离阈值可根据目标与本车的相对距离与方位自动调整，提高了聚类的准确性．采用一种基于多特征融合的确定性多目标关联方法，以目标的运动特征为代价方程的主要约束条件，同时考虑了目标的外形特征，可提高关联的准确性．针对现有的确定性目标关联方法只能对给定数目的目标进行跟踪的缺陷，应用一种改进的目标关联方法和跟踪器管理策略，根据实际道路情况动态地增加和删除跟踪器，实现了对暂时遮挡或者漏检的目标保持跟踪的连贯性．通过实验验证了本文识别和跟踪方法的有效性．