基于帧间DBSCAN聚类的毫米波雷达交通多目标跟踪方法

摘要：

毫米波雷达已成为车联网中的主流传感器之一,可用于交通场景的多目标跟踪.本文将毫米波雷达安装于道路上方进行交通目标跟踪,针对基于帧内DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类的多目标跟踪中,在该安装场景下多径噪点难以去除和纵向的交通目标点云难以区分的问题,提出了基于帧间DBSCAN聚类的毫米波雷达交通多目标跟踪方法.该算法使用多帧合并处理的方式,利用帧序特征用于解决多径噪点问题,并利用空间纵向分段的方法改善了原算法在纵向上目标区分度不足的缺点.本文通过六组不同的实际场景实验,证明了本方法在不同场景下,均相比原方法对跟踪结果有不同程度的改善.

关键词：毫米波雷达;多目标跟踪;聚类算法;交通目标;预处理

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;国家自然科学基金重点国际合作研究项目

在线出版日期：2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2115-2124