Oct, 2018

使用多模态数据融合的监控进行车辆跟踪

PDF
TL;DR本论文提出了一种基于多模态数据融合的车辆跟踪框架，该框架利用图像处理和速度估计的方法对城市区域中的车辆进行跟踪，并通过 Kalman 滤波等方法实现车辆定位和轨迹跟踪的任务。实验结果表明了该方法的高效性。
vehicle location predictionconnected vehiclesmultimodal data fusionimage processingvelocity estimation
发现论文，激发创造
  • 自动驾驶感知的多模态传感器融合技术综述

    本文针对自动驾驶感知任务中存在的多模态融合问题进行文献综述，分析超过 50 篇包括 LiDAR 和相机在内的感知传感器解决目标检测和语义分割任务的方法，并提出一种更合理的分类方法。

    Feb, 2022

  • 多模态驾驶员行为理解的决策级融合比较分析

    本文通过对视频驾驶员观察中的决策级别融合策略进行比较和评估，从视觉识别和多模态识别角度提出决策级别融合的方案，旨在指导融合策略的选择。

    Apr, 2022

  • Tel2Veh: 融合电信数据和车辆流量的时空框架用于预测无需摄像头的交通

    使用移动通信流量数据预测车辆流量，通过提取特征并将其与图神经网络结合，使得在没有摄像头的区域能够预测车辆流量，为交通管理提供了解决方案。

    Mar, 2024

  • 利用图像处理和几何计算估计目标车辆的地理位置

    本研究提出了一种新方法，通过整合深度学习、图像处理和几何计算来解决观测车辆定位问题，通过移动传感器或 MV 上搭载的单目摄像头，可以成功地动态地估计车辆的经纬度信息。

    Mar, 2022

  • 自主驾驶的概率三维多模态、多目标跟踪

    通过融合 2D 图像与 3D LiDAR 点云的特征，学习度量，以及在无匹配目标检测时初始化跟踪，提出了一种概率、多模态、多对象跟踪系统，实现了比现有技术更鲁棒、数据驱动的多对象跟踪。

    Dec, 2020

  • 双模态车辆异常检测：基于双边轨迹追踪

    本文采用双模态模块化方法来检测异常车辆，并提出了一种包括背景建模、车辆跟踪检测、掩模构建、ROI 回溯和双模态跟踪的集成异常检测框架，该框架在自动驾驶领域的相应测试集上获得了较高的成功率。

    Jun, 2021

  • 传感器融合在未来车联网物体检测中的作用

    本文探讨了在自动驾驶系统中，如何使用不同的传感器进行环境检测，并比较了使用不同传感器的准确性表现，结果表明虽然传感器融合可以获得更准确的检测结果，但仅使用激光雷达可以在减少通道负担的同时实现类似的结果。

    Apr, 2021

  • 多模态融合 Transformer 用于端到端自动驾驶

    本文提出使用多模态融合转换器 TransFuser 对图像和 LiDAR 传感器的信息进行整合以实现先进的自动驾驶技术，在 CARLA 城市驾驶模拟器中实验验证证明该方法在处理复杂场景时比传统基于几何的融合方法有更好的效果，并且在减少碰撞方面表现出色。

    Apr, 2021

  • 鲁棒性多模态多目标追踪

    该研究提出了一个通用的、传感器无关的多模态多目标跟踪框架，通过在数据关联过程中编码点云的深度表示，使每种模态能够独立执行其职能以保证其可靠性，并通过新型的多模态融合模块进一步提高其精度。该框架在 KITTI 基准上的表现达到了最新水平。

    Sep, 2019

  • MAFF-Net：使用多模式自适应特征融合过滤 3D 车辆检测的误报

    本文提出了一种基于多模态融合的三维车辆检测方法，使用图像信息有效降低了假阳性，具有快速检测速度；通过基于通道注意力机制的多模态自适应特征融合模块，实现了对不同模态特征的自适应调节和融合技术的适应性，实验结果表明该方法能够过滤掉更多的假阳性，并在 KITTI 基准测试中获得了最快速度和更好的性能。

    Sep, 2020