基于无人机的交通监控轨迹泊松多伯努利混合滤波器
计算机视觉与模式识别
2023-08-30 v2 应用统计
机器学习
摘要
本文提出了一种利用搭载光学与热成像相机的无人机进行交通监控的多目标跟踪（MOT）算法。对每种相机采集的图像，使用神经网络获取目标检测结果。相机被建模为波达方向（DOA）传感器。每个DOA检测结果服从von-Mises Fisher分布，其均值方向通过将地面上的车辆位置投影到相机得到。随后，我们使用轨迹泊松多伯努利混合滤波器（TPMBM）——一种贝叶斯MOT算法——来最优估计车辆轨迹集合。我们还开发了用于测量模型的参数估计算法。我们在合成与实验数据集上测试了所得TPMBM滤波器的精度。
引用
@article{arxiv.2306.16890,
title = {Trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture filter for traffic monitoring using a drone},
author = {Ángel F. García-Fernández and Jimin Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.16890},
year = {2023}
}
备注
accepted in IEEE Transactions on Vehicular Technology