摘要
本发明公开了多源视觉感知的车辆目标协同检测与ID跨视角分配方法,适用于交通状态监测、无人驾驶测试和控制等场景,包括:从车载、路侧和空中视角获取图像帧序列,对图像进行同步、去噪和尺度标准化处理;标注图像,生成YOLO格式的标签文件,并划分为训练集和验证集;改进YOLOv8模型以处理不同视角图像输入,调整卷积核和检测层以适应不同目标;使用ResNet50模型提取检测目标的高维特征向量;基于特征相似度矩阵使用匈牙利算法进行目标匹配和ID分配;将检测结果输出为包含类别、位置和ID的YOLO格式标签文件。本发明通过特征匹配和ID更新机制,解决了多视角下的目标检测一致性问题,确保目标跟踪的稳定性。
技术关键词
视角
高维特征向量
标签文件
匈牙利算法
视觉
无人驾驶测试
保存图像数据
格式对图像
车辆
深度特征提取
生成图像数据
矩阵
加权平均法
机制
残差模块
图像增强
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多层感知器
DNA序列
随机森林模型
误差函数
稀疏自动编码器
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光伏阵列
清扫装置
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问答系统
澄清方法
视觉
非暂态计算机可读存储介质
答案
地面测控装置
动态监测系统
三维动态监测方法
信息采集装置
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