简介:为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。
简介:近年来,随着军民融合上升为国家战略,民营资本进入航空领域这一命题也备受社会各界关注。但长期以来,由于种种制约形成的“玻璃门”“弹簧门”“旋转门”,却让民营企业对于进入航空产业望而却步。西安阎良国家航空高技术产业基地(以下简称“西安航空基地”),是国务院批复设立的我国唯一一个以航空制造为特色的国家级经济技术开发区。立足中国航空城良好的航空产业环境,西安航空基地全力构建“多位一体”服务体系,建设五大公共平台,以“创新+资本”的联动模式,加快构建资源共享利益传导机制,着力突破“三重门”现象,努力开拓航空产业军民深度融合发展新路径。