I detta dokument föreslås en ny metod för integrerad spårning och segmentering av 3D-Light Detection and Ranging (LIDAR) data. Den konventionella process pipeline av objekt spårning metoder utför segmentering och spårning moduler i följd. De tillämpar en ansluten komponentalgoritm på ett rutnät för objektsegmentering. Detta resulterar i en undersegmentering och i sin tur fel spårning uppskattningar när det finns rumsligt nära objekt. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt där segmenterings- och spårningsmoduler tjänar på varandra för att lösa tvetydigheter i komplexa dynamiska scener. En icke-parametrisk Bayesian metod, den sekventiella avståndsberoende kinesiska restaurangprocessen (s-ddCRP), gör det möjligt för oss att kombinera segmentering och spårning komponenter. Efter ett förbearbetningssteg som kartlägger mätningar till en rutnätsrepresentation spårar den föreslagna metoden varje rutnätscell och segmenterar miljön på ett integrerat sätt. En utjämningsalgoritm tillämpas på den uppskattade rutnätscellhastigheten för bättre rörelsekonsistens av angränsande dynamiska rutnätsceller. Experiment på data som erhållits med en Velodyne HDL64-scanner i verkliga trafikscenarier visar att det föreslagna tillvägagångssättet har en uppmuntrande detektionsprestanda och en slutgiltig rörelsekonsistens mellan på varandra följande tidsramar.
I REF är S-ddCRP-segmenteringsmetoden integrerad med en utjämnad uppskattning av rörelsefält och en objektspårningsmodul.
Integrated Object Segmentation and Tracking for 3D LIDAR Data
{'venue': 'ICINCO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}