I detta dokument presenterar vi en ny 2D-3D gångspårare avsedd för tillämpningar i autonoma fordon. Systemet fungerar enligt en spårningsprincip och kan spåra flera fotgängare i komplexa stadstrafiksituationer. Genom att använda en beteenderörelsemodell och en icke-parametrisk fördelning som tillståndsmodell, kan vi exakt spåra oförutsägbara fotgängare rörelse i närvaro av tung ocklusion. Spårning utförs självständigt, på bilden och markplanet, i globala, rörelse kompenserade koordinater. Vi använder Camera och LiDAR datafusion för att lösa föreningsproblemet där den optimala lösningen hittas genom att matcha 2D och 3D upptäckter till spår med hjälp av en gemensam log-likelihood observation modell. Varje partikelfilter i 2D-3D uppdaterar sedan deras tillstånd från tillhörande observationer och en beteenderörelsemodell. Varje partikel rör sig självständigt efter de rörelseparametrar för fotgängare som vi lärde oss offline från en kommenterad träningsdatauppsättning. Temporal stabilitet i tillståndsvariablerna uppnås genom att modellera varje spår som en Markov beslutsprocess med probabilistiska tillstånd övergångsegenskaper. Ett nytt spårhanteringssystem hanterar sedan åtgärder på hög nivå såsom skapande av spår, radering och interaktion. Med hjälp av en probabilistisk spår poäng spårhanteraren kan gallra falska och tvetydiga upptäckter samtidigt uppdatera spår med upptäckter från faktiska fotgängare. Vårt system är implementerat på en GPU och utnyttjar den massiva parallelliserbara karaktären av partikelfilter. På grund av den Markovianska karaktären hos vår spår representation, uppnår systemet realtid prestanda fungerar med ett minimalt minnesavtryck. Uttömmande och oberoende utvärdering av vår tracker utfördes av KITI-riktmärkesservern, där den testades mot en mängd olika okända fall av fotgängarspårning. På detta realistiska riktmärke överträffar vi alla publicerade fotgängarspårare i en mängd olika spårningsmått.
Dimitrievski m.fl. I REF föreslås en spårare för fotgängare som säkrar kamera- och LiDAR-detekteringer för att lösa databindningssteget i deras spårnings-för-detekteringsmetod.
Behavioral Pedestrian Tracking Using a Camera and LiDAR Sensors on a Moving Vehicle
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}