融合空间掩膜预测与点云投影的多目标跟踪

针对自动驾驶目标跟踪领域中,目标遮挡引起特征点损失,从而导致丢失跟踪目标的问题,本文提出了一种融合空间掩膜预测与点云投影的多目标跟踪算法,以减少遮挡产生的不利影响.首先,通过实例分割掩膜提取模型处理时序图像数据,获得基掩膜数据.其次,将获取掩膜数据输入跟踪器,通过预测模型获取后续序列图像掩膜输出,并利用验证器进行对比分析,以获得准确的目标跟踪输出.最后,将获取的二维目标跟踪数据投影到对应的点云图像中,获得最终的三维目标跟踪点云图像.本文在多个数据集上进行仿真实验,实验结果表明本文算法的跟踪效果优于其他同类算法.此外,在实际道路上进行测试,对于车辆的检测精度达到81.63％,验证了本文算法也可以满足实际路况下目标跟踪的实时性需求.