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摘要
在露天矿山无人驾驶运输作业系统中，路侧感知系统可为无人驾驶车辆提供辅助路况信息。目前的矿卡无人驾驶系统采用基于摄像头、激光雷达和毫米波雷达的多传感器融合技术的路侧感知方法，存在系统成本高、结构复杂、鲁棒性差等问题。对此，文章提出一种基于改进DeepSORT的路侧感知方法。该方法首先使用摄像头采集矿山中车辆和行人数据，采用YOLOv5s算法对摄像头画面中的车辆、行人进行精准识别；然后结合改进的DeepSORT算法对所识别的车辆与行人进行实时跟踪；最后，对跟踪目标进行统计分析，完成车流量统计、车辆异常停车判定和行人侵入判定等功能。在神延西湾露天煤矿矿区8号十字路口对该方法进行了测试，结果表明，采用单一传感器可以很好地实现对矿山十字路口车辆和行人的识别与跟踪，相比基于多传感器融合的路侧感知技术，其有效降低路侧感知系统复杂度并节约了成本。
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