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摘要
本文通过提取待跟踪车辆的上方、左方和右方环境信息作为噪声样本,在训练过程中对其进行抑制;提取目标车辆下方区域的路面纹理信息作为辅助定位的正样本,通过脊回归算法进行训练,获得综合权重,并根据权重对后续帧进行预测。同时,本文融合多尺度目标跟踪相关方法,实现道路场景下对前方车辆的精确跟踪。实验证明,改进后的算法具有较高的精度及较低的失败率。
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单位中国科学院，合肥智能机械研究所; 中国科学院合肥物质科学研究院; 中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学
