车辆跟踪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备.pdf
Jo****31
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车辆跟踪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备.pdf
本公开涉及一种车辆跟踪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,所述方法包括:根据最近一次获得的目标跟踪车辆的状态信息的跟踪值,基于顺序卡尔曼滤波模型确定所述目标跟踪车辆的状态信息的预测值,其中,所述状态信息至少包括位置信息;获取所述目标跟踪车辆的状态信息的检测值;响应于获取到的所述检测值,根据所述检测值和最近一次确定出的所述预测值,基于所述顺序卡尔曼滤波模型获得所述目标跟踪车辆的状态信息的新的跟踪值。通过上述技术方案,一方面,可以更加准确地确定出的目标跟踪车辆的状态信息的跟踪值。另一方面,可以有效避免同
车辆控制方法、装置、车辆、电子设备及可读存储介质.pdf
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目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中,方法包括获取待处理视频的各待跟踪目标的检测框,并将上一帧图像的局部纹理特征作为当前帧图像的各检测框的补充信息。基于携带补充信息的各检测框生成相对应的跟踪框,并计算各待跟踪目标的检测框和跟踪框的多尺度局部特征;基于多尺度局部特征,利用图像匹配算法对各检测框和各跟踪框进行多次循环匹配,基于匹配成功的检测框和跟踪框进行多目标跟踪,有效提高了多目标跟踪的准确度,可以满足实际高精度目标跟踪的业务需求。
目标跟踪方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本公开提供了一种目标追踪方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术,具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为:目标跟踪进行数据关联所采用的重识别特征包含目标对象的位置信息,从而能够提升目标对象和背景的区分度,对于外观相似的目标对象,由于考虑目标对象的位置信息,能够降低目标追踪时发生错误的IDswitch。示例性地,对于外观相似的目标对象A、B,目标对象A、B的正确的ID分别为23、24,由于A、B的外观相似,在进行数据关联时,可能发生错误的ID
车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本公开提供一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及人工智能领域,尤其涉及自动驾驶、智能交通等技术领域。具体实现方案为:获取运输任务信息,根据所述运输任务信息,确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布;获取待调度车辆的车辆信息,根据所述待调度车辆的车辆信息,确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布;根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型;基于所述排队模型确定最优调度方案,并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。