[发明专利]一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法有效
| 申请号： | 202110170040.0 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112985439B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 李宪;于继宇;杨明业;杨海强;赵东杰 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 段雅静 |
| 地址： | 266071 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法，该方法令原始视频通过YOLOv3网络得到当前时刻下图像内行人轨迹后进行格式转换，经卡尔曼滤波器得到坐标系行人轨迹估计，进而得到行人轨迹直线方程；同时根据冲突点判定模型进行各种行人状态的检测与潜在冲突点真伪的判断，输出最终预测结果。该方法能够准确地预测出行人间即将出现的堵塞状态，且能对行人的各种行进状态做出准确的判断，能够为无人驾驶汽车与无人配送机器人的行进路径规划提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov3 卡尔 滤波 行人 堵塞 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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