基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法

来源：计算机应用研究杂志2019年第10期北京时间：

作者：程蔚,吴海彬,郑洪庆,

单位：1.闽南理工学院电子与电气工程学院,福建石狮362700；2.福州大学机械及自动化学院,福州350116；

摘要：针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点，提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法：建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型，在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法，通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性，在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验，在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪，实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。

关键词：移动物体检测与跟踪,多传感器系统,分类算法,复合动态模型,证据融合架构,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51175084)；福建省自然科学基金资助项目(2015J01186)；福建省中青年教师教育科研项目(JA14346)；泉州市科技项目(2014Z139)；；