重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(11) ：110-118.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.013

面向无人车近距离行人跟踪的自适应双重识别技术

Self-adaptive double Re-ID technique for close pedestrian tracking of unmanned vehicles

黄文艺 王博 孙超 卢兵 彭勇礼 张春霞
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(11) ：110-118.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.013
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

面向无人车近距离行人跟踪的自适应双重识别技术

Self-adaptive double Re-ID technique for close pedestrian tracking of unmanned vehicles

黄文艺 1王博 2孙超 3卢兵 3彭勇礼 2张春霞2
扫码查看

作者信息

  • 1. 北京理工大学 电动车辆国家工程实验室,北京 100081;北京理工大学深圳汽车研究院 电动车辆国家工程实验室深圳研究院,深圳 518000
  • 2. 北京理工大学深圳汽车研究院 电动车辆国家工程实验室深圳研究院,深圳 518000
  • 3. 北京理工大学 电动车辆国家工程实验室,北京 100081
  • 折叠

摘要

智能无人小车的感知系统作为前端输入,对小车的功能应用至关重要,但是现有的传感器均存在视野盲区,导致无人小车对近距离目标不敏感,易引发安全问题.因此,对近距离目标有效识别和跟踪成为了亟需解决的问题.提出一种自适应双重识别技术,该技术采用当前主流目标检测器和目标跟踪器,并结合重识别技术对近距离行人进行实时跟踪.该方法弥补了当前深度学习算法强依赖数据集的不足,提高了算法的通用性,增强了无人小车感知范围,提升了无人车的商业价值.实车实验表明,该算法可实现对近距离行人从远至近、从近至远的持续跟踪,行人ID保持稳定.

关键词

无人车/视觉/近距离行人检测/自适应双重识别技术/重识别网络

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金重点项目(U1964206)

科技部重点研发计划(2022YFB2503203)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量7
段落导航相关论文