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首页基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法
实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初始帧中的目标位置后,提出了利用全局特征匹配在后续帧中实施目标跟踪的方法。实验结果表明,SVR筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度。
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第
卷
第
期
激 光 与 光 电 子 学 进 展
,
年
月
,
基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法
钱 其 姝
,
,
胡 以 华
,
,
赵 楠 翔
,
,
李 敏 乐
,
,
邵 福 才
国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
,
安徽 合肥
;
安徽省电子制约技术重点实验室
,
安徽 合肥
;
中央军委装备发展部驻北京地区军事代表局
,
北京
摘要
实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三 维数 据中 各 物体 对应 的 三维 积分 区 域
(
)
存 在差 异
.
在 初始
帧中
,
借助于
筛选与全局特征匹配完成目标识 别
,
实 现对 待跟 踪 目标 的自 动 选取
,
并 且比 较四 种 全局 特征 描
述子的识别能力及运行速度
.
得到初始帧中的目标位置后
,
提出了利用全局特征匹 配在 后续帧 中实 施目标 跟踪 的
方法
.
实验结果表明
,
筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度
.
关键词
图像处理
;
目标跟踪
;
激光点云
;
目标识别
;
三维全局特征
;
激光雷达
中图分类号
文献标志码
doi
:
/
Ob
j
ectTrackin
g
Al
g
orithm BasedonGlobalFeatureMatchin
g
Processin
g
ofLaserPointCloud
StateKe
y
Laborator
y
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f
PulsedPowerLaserTechnolo
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Colle
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Anhui
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CommissioninBei
j
in
g
Bei
j
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China
Abstract
Ke
y
words
OCIScodes
收稿日期
:
;
修回日期
:
;
录用日期
:
基金项目
:
国家自然科学基金
(
,
)、
国防科技大学重大基金
(
)
EGmail
:
_
引
言
激光雷达获得的三维数据
,
即激光点云
,
可反映
目标的基本结构信息
.
基于二维数据的目标跟踪过
程易受光照变化
、
物体在二 维 平面内的 形 状变化等
因素的影响
.
基于三维数据的目标分割
[
]
、
目标识
别
[
]
、
目标分类
[
]
、
目 标 配 准
[
]
等 研 究 均 取 得 了 一
定的成果
.
其中
,
将三维数 据 应用于目 标 跟踪过程
可以提高目标跟踪的准确性
.
基于激光点云的无人
驾驶技术是当下研 究热点
,
并已应用 于 实际的驾 驶
过程
[
]
.
但车载平 台下
,
目标跟踪 的 有效作用 范 围
受限于其本身的 应 用方向与 平 台
.
目前
,
点云目标

















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