文献类型：期刊文章

作　　者：任条娟[1,2] 陈鹏[2] 陈友荣[1,2] 刘半藤[1] 孙萍[1]

Ren Tiaojuan;Chen Peng;Chen Yourong;Liu Banteng;Sun Ping(School of Information Science&Technology,Zhejiang Shuren University,Hangzhou 310015,China;School of Computer&Artificial Intelligence,Changzhou University,Changzhou Jiangshu 213164,China)

机构地区：[1]浙江树人大学信息科技学院,杭州310015 [2]常州大学计算机与人工智能学院,江苏常州213164

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：浙江树人大学省属高校基本科研经费与专项资金资助项目(2021XZ018);浙江省公益技术应用研究项目(LGF21F01004);浙江省教育厅科研项目(Y201942981)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：296-302

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对多目标运动轨迹预测过程中由于检测精度和实时性不足造成部分目标位置信息丢失和预测准确度不高问题,提出基于改进卡尔曼滤波的多目标轨迹运动轨迹预测(MMTP)算法。MMTP算法在目标检测阶段使用YOLOv4检测器提升目标检测的准确率和速度;在目标匹配阶段采用KM匹配算法将当前检测框的检测目标与上一时刻预测的预测框的目标进行数据关联,从而增强目标关联的准确性,避免目标遮挡、目标交错和漂移造成的目标丢失;在目标坐标预测阶段,提出改进卡尔曼滤波算法为每个运动目标预测下一帧位置坐标并画出预测框,提高非线性场景中目标坐标的预测精度,降低预测坐标的误差。使用MOT16与实际交通系统拍摄的视频序列数据集验证算法整体性能,仿真结果表明,MMTP在目标检测阶段具有较好的检测精度和速度,有效提升了算法整体的运行速度;在目标匹配阶段,MMTP算法能增强目标关联的准确性,减少目标丢失,比RMOT、POI、SORT、Deep-SORT和YVTP算法更优。

关 键 词：多目标运动  轨迹预测 改进卡尔曼滤波  KM匹配  预测误差  

分 类 号：TP391.41]