复杂场景下车辆跟踪系统研究_杨经纬.pdf
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1、 2023.7电子产品世界设计应用Design&Application汽车电子复杂场景下车辆跟踪系统研究Research on vehicle tracking system in complex scenes杨经纬,陈虹玉,张福鼎*(江苏第二师范学院物理与信息工程学院,江苏省基础教育大数据应用工程研究中心,南京210013)摘 要:智能交通系统可缓解车多路少的矛盾,但在实际道路场景中,车辆的跟踪监测受到各种恶劣条件,如天气变化、光照强度变化等影响而难以精准实现。本文针对复杂场景下的车辆进行跟踪监测,在车辆发生变化的场景下提取车辆特征,通过算法进行差值估计进而对目标车辆进行跟踪。关键词:车辆跟
2、踪;运动目标监测基金项目:江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目,项目编号202210900006XJ、202110900004Y;江苏省高校自然科学研究面上项目,项目编号16KJB510007;教育部产学合作协同育人项目,项目编号201901163002、2020020940060 引言随着社会迅速发展私家车数量不断增长,频发交通事故不仅带来人身伤害和不良影响1。因此,智能交通系统研究已得到越来越多的关注2,主要包括道路管控智能化,交通资源最优化和管理决策科学化,集成信息技术和图像处理技术等技术3-4,重要前提基础就是实现车辆跟踪监测5,通过摄像头采用图像处理技术6,获得道路车辆行动轨迹7
3、。19 世纪中期瓦克斯首先提出运动目标跟踪,19 世纪 60 年代 Sittler 提出了目标轨迹概念并对瓦克斯提出的基础理论进行改进和补充。10 年后,卡尔曼滤波在目标跟踪领域取得突破后,该技术才真正走进大众视野并获得研究人员的普遍关注8,粒子波跟踪算法9、Kalman 滤波,Meanshift 算法等经典传统算法10被相应提出。近年来,随着机器学习不断深入11-12,TLD 算法因其可进行长时间的目标跟踪而得到广泛应用13-14。2012 年的 CSK 算法,改进了训练样本集,一定程度上降低了算法运行所需的时间和资源,也提高了目标跟踪的精准程度;2015 年利用方向梯度直方图来代替单通道的
4、灰度特征,进一步提升运行效率和性能15。此外,国内重点大学和重点研究室如中科院、清华大学、浙江大学等纷纷在手势识别、人脸识别或姿态识别等领域取得了重大突破16-17。针对不同的车辆具有不同的车辆特征,较为常见的车辆跟踪算法18-20有区域匹配跟踪算法、特征匹配算法、轮廓匹配跟踪算法和 3D 跟踪算法。然而目前采用的车辆跟踪技术大多只适用于特定环境或场合,实际道路交通中非常复杂有很多影响因素,车辆跟踪要适应场景的变化,如光照条件变化;其他物体的干扰如阴影、来往人群、车辆在场景中的镜面反射等;监控场景中的庞大的车辆数量、车辆进出场景、尺度变化、视角变化及物体遮挡等21-22。若在车辆突然拐弯,车身
5、被行人或路边标志牌遮挡,太阳光线在多云季节因为云层移动而导致光照强度发生变动等复杂场景下,则无法做到精确跟踪车辆轨迹。为方便追踪车辆行动轨迹和车辆具体状况,复杂场景下的车辆跟踪系统一直是研究热点和话题,本文针对复杂场景下车辆运动展开研究,针对目标车辆的跟踪构造相应框架和模块并设计算法流程。34ELECTRONIC ENGINEERING&PRODUCT WORLD 2023.7$电子产品世界Design设计应用&Application汽车电子1 复杂场景下的车辆跟踪系统1.1 系统整体框架本系统整体框架如图 1 所示,控制模块是整个系统的核心部件,既包含相应的硬件设施也包含了实时算法和离线算法
6、,实时算法通过图像处理进行,而离线算法通常使用数模转换算法;具备数据采集、数据显示、存储历史信息等功能。控制模块还可以通过手机、液晶显示屏或 LCD 等便携终端实现信息的实时显示,而历史模块则是通过专门的历史记录模块进行存储。数据采集功能主要通过摄像头和激光雷达捕捉目标车辆的行驶轨迹和实时位置来完成,之后再将数据传递给 FPGA、单片机或 Arduino 平台,利用可编程电子平台对采集到的数据进行处理。主要是车辆在行驶过程中的轨迹、速度、位置等信息,目前常用器件为摄像头或激光雷达。激光雷达探测范围广,精度高,鲁棒性好,利用高精地图可实现自动定位和目标跟踪。系统利用 FPGA、单片机和 Ardu
7、ino进行数据处理,并利用历史模块存储数据信息。目标车辆的历史信息包括运动轨迹、车辆状态、速度等均保存在历史模块中,该模块可保持数据历史信息的严密性、准确性和完整性。显示模块是在数据采集处理后再进行的,通常显示平台为 LCD 显示屏。该系统通过显示模块可显示目标车辆具体信息,可显示由数据采集模块被车辆遮挡的盲区图像和目标车辆的行驶参数。对系统模块的部分功能利用 Proteus 进行电路设计如图 2 所示。整个过程主要包括五个方面的计算:1)状态预测X k kX kkBU k(|1)(1|1)()=+(1)其中,X kk(1|1)是利用上一时刻所在状态预测得到的最优化结果,这一步实际是更新系统结
8、构。2)协方差预测P k kP kkQ(|1)(1|1)=+T(2)式中,P kk(1|1)是矩阵在 X kk(1|1)状态下对应的协方差;Q 是更新系统过程噪声的协方差矩阵。这一步是矩阵系统过程噪声结果的协方差。3)计算卡尔曼增益K=HP k kHRP k kH(|1)(|1)+TT(3)其中,K 为卡尔曼增益;H 为噪声状态变量到噪声测量的协方差转换矩阵;R 为测量噪声时对应的协方差矩阵,这一步主要的目的是用于噪声的状态更新和协方差更新,根据前两个状态更新过程中的噪声预测结果可得到摄像头激光雷达数据采集数据处理FPGA单片机Arduino控制模块显示模块历史模块树莓派算法模块LCD便携终端
9、实时算法离线算法图1 系统整体框架图图2 电路设计图 2023.7电子产品世界设计应用Design&Application汽车电子当前的卡尔曼状态的观测值,通过计算噪声预测值和协方差观测值以及状态增益,就可以得到当前噪声状态的最优值和状态增益状态估计。4)状态更新X k kX k kK Z KHX k k(|)(|1)()(|1)=+(4)式中 Z k()为 k 时刻的最优观测值,这一步计算是在当前状态的观测估计值和状态预测值的对比基础上进行计算,其中 k 在 k 时刻下的最优观测值和状态估计值对比为X k k(|),对应着公式中的预测值X kk(1|1)。5)协方差更新P k kP k kI
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