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基于多元信息融合的车路协同重识别算法

目录

一、内容概述................................................2

1.1背景与意义...........................................3

1.2国内外研究现状.......................................4

1.3研究内容与方法.......................................5

二、车路协同重识别算法理论基础..............................7

2.1车路协同基本概念.....................................8

2.2重识别技术发展概述...................................9

2.3多元信息融合技术原理................................10

三、基于多元信息融合的车路协同重识别算法设计...............11

3.1数据采集与预处理....................................13

3.1.1感知数据采集....................................14

3.1.2数据预处理方法..................................16

3.2特征提取与选择......................................17

3.2.1特征提取方法....................................17

3.2.2特征选择策略....................................19

3.3多元信息融合策略....................................20

3.3.1信息融合模型....................................21

3.3.2融合权重确定方法................................22

3.4重识别算法实现......................................23

3.4.1视觉特征匹配....................................24

3.4.2行驶轨迹预测与优化..............................25

四、实验与验证.............................................26

4.1实验环境与参数设置..................................27

4.2实验结果分析........................................28

4.2.1重识别准确率....................................29

4.2.2信息融合效果评估................................30

4.3与其他方法的对比分析................................32

五、结论与展望.............................................33

5.1研究成果总结........................................34

5.2研究不足与局限......................................35

5.3未来发展方向与应用前景..............................36

一、内容概述

随着智能交通系统的快速发展，车路协同作为提升道路交通效率和安全性的关键技术，受到了广泛关注。在车路协同系统中，在实际应用中，由于复杂多变的交通环境和传感器性能的差异，传统重识别方法往往难以适应各种场景，导致识别效果受限。

多源信息采集与预处理：通过部署在道路上的高清摄像头、激光雷达等传感器，实时采集车辆周围的多源信息。这些信息经过预处理后，为后续的重识别过程提供可靠的数据支持。

特征提取与表示学习：针对不同类型的信息源，我们分别设计了一系列特征提取算法。对于可见光和红外图像，我们利用卷积神经网络（CNN）提取深度学习特征；而对于雷达测距数据，我们则采用时空立方体（STC）方法进行表示学习