TY -的A2郭Yanyong AU - Chen Yuren AU -谢,欣怡AU - Yu,博盟-李,易盟——林Kunhui PY - 2021 DA - 2021/09/15 TI -多目标车辆跟踪和运动状态估计使用一种新型驾驶智能车辆环境感知系统SP - 6251399六世- 2021 AB -多目标车辆跟踪和运动状态估计是至关重要的控制主机车辆准确,防止碰撞。然而,目前的多目标跟踪方法不便处理multivehicle问题由于动态复杂的驾驶环境。驾驶环境感知系统、智能车辆作为一个不可或缺的组成部分,有可能从图像处理的角度解决这个问题。因此,本研究提出了一种新颖的智能车辆的驾驶环境感知系统通过使用深度学习方法来跟踪多目标车辆和估计其运动状态。首先,全景分割支持端到端训练神经网络设计和实现,这是由语义细分和细分实例。驾驶环境的深度计算模型建立了通过添加一个深度估计分支的特征提取和融合模块全景分割网络。这些深层神经网络训练和测试Mapillary景观数据集和城市数据集,执行和结果表明,这些方法和识别精度高。然后,卡尔曼滤波和匈牙利算法用于多目标车辆跟踪和运动状态估计。的有效性,并通过仿真实验,验证了该方法和结果显示(即相对关系。之间的相对速度和距离)多个车辆可以准确估计。本研究的结果有助于智能车辆的发展,提醒司机可能的危险,帮助司机的决策,提高交通安全。 SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6251399 DO - 10.1155/2021/6251399 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -