第44卷第4期2023年4月激光杂志LASERJOURNALVol.44,No.4April,2023http∶//www.laserjournal.cn收稿日期:2022-09-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.62065002;61865002)作者简介:陈伯云(1998-),男,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、多目标跟踪。通讯作者:陆安江(1978-),男,副教授,硕导,博士,主要研究方向为图像处理,MEMS,光电子技术。E-mail:39146565@qq.com激光点云中三维多目标在线跟踪方法陈伯云1,陆安江1,周骅1,赵麒2,黄际玮11贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025;2贵州民族大学机械电子学院,贵阳550025摘要:为降低三维多目标跟踪系统计算复杂度,实现准确高效的多目标在线跟踪,提出一种激光点云中三维多目标在线跟踪方法。在目标检测阶段,通过3D深度相机获取五帧点云序列进行三维背景建模,将实时获取的序列与背景模型进行差分运算检测运动目标。在数据关联阶段,结合运动矢量一致性和最小欧式距离建立预测与检测之间的权值匹配矩阵,使用带权匈牙利算法完成匹配。实验结果表明,对于百万级点数的点云图本算法完成目标跟踪耗时每帧低于0.1s,跟踪准确度高于95%,跟踪精度低于0.5mm。能够实现毫米级工业小目标的在线跟踪,兼顾了精确性和实时性。关键词:多目标跟踪;三维背景差分法;深度相机;目标检测;数据关联中图分类号:TN249文献标识码:Adoi:10.14016/j.cnki.jgzz.2023.04.0683Dmulti-objectonlinetrackingmethodinlaserpointcloudCHENBoyun1,LUAnjiang1,ZHOUHua1,ZHAOQi2,HUANGJiwei11CollegeofBigDataandInformationEngineering,GuizhouUniversity,Guizhou550025,Guiyang,China;2CollegeofMechanicalElectronicandEngineering,GuizhouMingzuUniversity,Guizhou550025,Guiyang,ChinaAbstract:Inordertoreducethecomputationalcomplexityofthethree-dimensionalmulti-objecttrackingsystemandachieveaccurateandefficientmulti-objectonlinetracking,athree-dimensionalmulti-targetonlinetrackingmethodinthelaserpointcloudisproposed.Intheobjectdetectionphase,five-framesofpointcloudsequencesisob-tainedbythe3Ddepthcamerafor3Dbackgroundmodeling,andthesequencesobtainedinrealtimearedifferentiallycalculatedtodetectmovingtargets.Inthedataassociationstage,theweightmatchingmatrixbetweenpredictionanddetectionisestablishedbycombiningthemotionvectorconsistencyandtheminimumEuclideandistance,andtheweightedHunga...
