智能车立体视觉：改进JPDA滤波器的多目标跟踪提升方案

本文探讨了一种创新的智能车立体视觉多目标跟踪方法，其核心是利用改进的联合概率数据关联滤波器（JPDA Filter）在Lie群框架下进行优化。首先，系统采用立体视觉摄像头捕捉车辆和行人的图像和视频，这提供了丰富的视觉信息，用于后续的处理。立体视觉的优势在于能够提供深度信息，有助于区分不同目标。 在Lie群下，传感器的不确定性被建模，这是关键步骤，因为这允许精确量化和处理传感器测量的不精确性。欧几里得群算法在此阶段被用来对预处理后的图像进行状态滤波，这有助于减小噪声并提高图像的清晰度。这种方法有助于减少跟踪中的错误检测，并且提高了位置信息的准确性。 接着，双目视觉技术在可能有车辆的区域被用来进一步剔除误检，并获取车辆的精确位置。双目视觉通过深度信息确认了目标的存在，避免了单一摄像头可能产生的模糊或不准确的识别。通过卡尔曼滤波器，测量的不确定性和目标运动预测得到进一步校准，确保了跟踪的稳定性和精度。 在目标跟踪阶段，作者提出了改进的联合概率数据关联滤波器。它不仅考虑了车辆，还兼顾了行人的跟踪，实现了多目标同时跟踪的能力。这种方法不仅能有效解决智能车多目标跟踪问题，还能显著提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比于其他现代目标跟踪技术，该方法在跟踪精度和速度上表现出明显优势，尤其是在车辆跟踪方面，既不会出现明显的偏移，又能保持对行人的有效跟踪。 此外，文章还提到了研究背景，包括收稿和修订日期以及项目资助情况，以及作者的简介，他们分别在新能源无人驾驶汽车、自动控制和智能汽车等领域进行了深入研究。该研究对于推动智能驾驶技术的发展，特别是在复杂交通环境下的车辆和行人追踪，具有重要的理论和实际价值。 这篇论文提供了一种创新的立体视觉多目标跟踪解决方案，其在跟踪精度、实时性和鲁棒性方面的表现使得它在智能驾驶系统中具有广泛的应用前景。