使用红外和雷达测量数据进行融合,实现高效的3D目标跟踪技术。应用测量融合和状态向量融合,结合扩展卡尔曼滤波器,展示了优越的跟踪性能。运行demo.m即可实时查看跟踪结果。
测量融合与状态向量融合红外和雷达联合下的3D目标跟踪技术探索
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代码结构
./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。
./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码,该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。
结果对比
| | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | |
评估指标
评估指标详见./Evaluation文件夹。
环境配置
下载代码并解压缩至./目录下.
下载预训练模型并存储至./model/目录下.
Ours.caffemodel 用于初始结果
Ours+.caffemodel 用于最终改进结果
运行测试
在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图.
在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果.
训练模型
下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下.
下载预训练模型并放置于./Model/目录下.
运行训练脚本 sh ./o
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