一种基于路端激光雷达和摄像头后融合的车辆稳定跟踪方法

针对当前封闭试验场内基于纯激光雷达拼接的路侧感知系统存在盲点导致的车辆跟踪失败的问题,提出了利用摄像头在试验场入口采集车辆图像用于训练细粒度分类CNN网络ResNet,在场内雷达盲点处架设摄像头后,基于训练好的分类模型和位置匹配就可以识别出在雷达感知系统里消失的车辆并重获其VIN编码。本方法对试验场内车辆跟踪的MOTA值达到85%,远高于基于纯激光雷达跟踪方案的63%,实现了车辆在试验场内的全区域稳定跟踪。