[发明专利]一种基于DS证据理论的轨迹预测装置及方法在审
| 申请号： | 201910830075.5 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110533695A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/33;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于DS证据理论的目标轨迹预测装置及方法，根据传感器探测的目标，进行时空配准，利用改进的卷积神经网络提取目标特征并分类，将图像目标特征与三维点云特征基于相同帧进行特征配准、融合，特征包括共有特征和非共有特征，判断非共有特征是否需要保留；对于同一目标，基于连续前后帧对多个目标进行关联，得到连续帧的同一目标，建立样本矩阵用于表示被预测的轨迹，包括：单个传感器的目标轨迹预测、多个传感器之间目标匹配的轨迹预测、单个传感器获取各自目标的轨迹融合后的轨迹预测；利用DS证据理论基于空间特征、图像特征和目标轨迹信息对预测的轨迹进行正确性判断，输出最优轨迹。本发明能够提高轨迹预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 轨迹预测 目标轨迹 单个传感器 证据理论 非共有 配准 预测 卷积神经网络 图像目标特征 传感器探测 正确性判断 多个目标 空间特征 目标匹配 目标特征 三维点云 图像特征 样本矩阵 预测装置 融合 连续帧 传感器 关联 时空 输出 分类 保留 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于DS证据理论的轨迹预测方法，其特征在于，包括：/n步骤1，利用多传感器采集目标信息，获取目标所在区域的视频图像信息和三维点云信息；/n步骤2，时间配准和空间配准；/n步骤3，利用卷积神经网络检测目标提取视频图像特征，通过在卷积层后连接上采样层、以及在池化层后增加残差结构，弥补原始输入图像经过过各个卷积层得到的新图像的分辨率的损失；同时还提取目标三维点云特征；/n步骤4，配准与融合相同帧时刻的目标视频图像特征和三维点云特征，得到同一目标的完整特征；特征配准和融合时还会包括共有特征以及非共有特征；/n步骤5，基于前后帧时刻，关联前帧出现的目标与后帧出现的目标；/n步骤6，建立样本矩阵用于表示被预测的轨迹，包括：单个传感器的目标轨迹预测、多个传感器之间目标匹配的轨迹预测、单个传感器获取各自目标的轨迹融合后的轨迹预测；/n步骤7，利用DS证据理论对预测的轨迹进行正确性判断，输出最优轨迹。/n
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