摘要
本发明涉及一种野外环境下对于动态目标的无人车目标属性识别方法,属于无人车态势感知领技术领域,解决了现有技术中无人车识别难以适应动态目标且存在时间延迟导致识别准确度不足的问题。实时采集态势信息并发送至无人车;无人车接收态势信息,基于态势信息和接收时刻形成态势点,将同一目标在预设时间段内的所有态势点生成一个态势序列;获取侦察目标的侦查信息;判断每个目标的态势序列中的态势点数量是否满足预设条件,当满足预设条件时基于目标的态势序列对每个目标进行轨迹预测,得到每个目标在侦察时刻的预测坐标,与所述侦察坐标进行匹配,得到匹配的预测坐标,将所述匹配的预测坐标对应的目标的属性信息作为侦察目标的属性信息。
技术关键词
卡尔曼滤波模型
坐标
无人车
属性识别方法
序列
卡尔曼滤波算法
转向角
动态
时间段
轨迹
速度
系统为您推荐了相关专利信息
人体舒适度指数
机器学习方法
因子
梯度提升模型
随机森林模型
火灾自动报警
探测传感器网络
智能化家庭
机器学习算法
火灾监测报警技术
航迹聚类方法
航迹数据
机场终端区
多层次
编码器模块