车路协同环境下行人目标信息融合算法研究?

摘要：

车载行人识别系统由于存在检测距离精确度不高及受遮挡影响较大等问题,在弯道及交叉口情况下适应性差.为提高行人防碰撞系统的预警效果,提出在车路协同环境下的行人目标信息融合算法研究.采用路侧和车载摄像头检测行人轨迹信息,通过 Kalman 滤波进行信息预处理,其次分别通过时间对准、空间对准、轨迹关联和信息融合完成对行人目标的位置估计.最后,搭建实车实验平台,对提出的信息融合算法进行验证.实验结果显示,对于 X 方向的行人轨迹误差,通过轨迹融合后,行人轨迹最大绝对误差、绝对平均误差相比于融合前均有大幅度减小,分别为50．00％,55．56％；对于Y 方向的行人轨迹误差,通过轨迹融合后,行人轨迹最大绝对误差、绝对平均误差相比于融合前均有大幅度减小,分别为40．00％,62．07％.实验结果表明,该融合算法提高了行人轨迹检测精度,增强了系统的预警精确度.

关键词：交通安全、行人检测、车路协同(CVIS)、信息融合、轨迹关联

分类号：U121(城市交通运输)

资助基金：国家科技支撑计划项目2014BAG01B0503;中央高校基本科研业务费专项基金项目133244003

在线出版日期：2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53