Sammanfattning I detta dokument presenterar vi en ram för att spåra-för-flera hypoteser för att upptäcka och spåra flera fordon exakt och exakt. Ramverket för spårning av multipla hypoteser består av hinderdetektering, fordonsigenkänning, visuell spårning, global positionsspårning, databindning och partikelfiltrering. Flera hypoteser är från hinderdetektering, fordonsigenkänning och visuell spårning. Hinderdetekteringen upptäcker alla hinder på vägen. Fordonsigenkänningen klassificerar de upptäckta hindren som fordon eller icke-fordon. 3D-funktionsbaserad visuell spårning uppskattar det aktuella måltillståndet med hjälp av det tidigare måltillståndet. Flera hypoteser bör kopplas till motsvarande spår för att uppdatera måltillståndet. Den hierarkiska databindningsmetoden tilldelar flera spår rätt hypoteser med flera likhetsfunktioner. I ramen för partikelfiltret uppdateras måltillståndet med den Gaussiska rörelsemodellen och observationsmodellen med tillhörande multipla hypoteser. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden ökar noggrannheten och precisionen i den region som är av intresse.
Liknande arbete har hittats i Lim et al., REF där författarna använde en hierarkisk data association metod för att upptäcka flera mål på vägen.
Stereo-Based Tracking-by-Multiple Hypotheses Framework for Multiple Vehicle Detection and Tracking
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}