Abstract-Den exakta detektering och klassificering av rörliga objekt är en kritisk aspekt av avancerade förarassistanssystem. Vi tror att genom att inkludera objektklassificeringen från flera sensordetekteringer som en nyckelkomponent i objektets representation och perceptionsprocessen, kan vi förbättra den upplevda modellen av miljön. För det första definierar vi en sammansatt objektrepresentation för att inkludera klassinformation i kärnobjektets beskrivning. För det andra föreslår vi en fullständig uppfattning fusionsarkitektur baserad på bevisramen för att lösa problemet med att upptäcka och spåra rörliga föremål genom att integrera den sammansatta representationen och osäkerhetshanteringen. Slutligen integrerar vi vår fusionsstrategi i en realtidsapplikation i en fordonsdemonstrator från det europeiska projektet InteractiveIVe IP, som omfattar tre huvudsensorer: radar, lidar och kamera. Vi testar vår fusionsstrategi med hjälp av verkliga data från olika körscenarier och fokuserar på fyra intressanta objekt: fotgängare, cykel, bil och lastbil.
Samma år, Chavez et al. föreslå en fullständig uppfattning fusion arkitektur baserad på Evidential ram för att lösa detektion och spårning av rörliga objekt (DATMO) problem REF.
Multiple Sensor Fusion and Classification for Moving Object Detection and Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}