一种基于治超机器人的多目标时空跟踪方法

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本发明公开一种基于治超机器人的多目标时空跟踪方法，构建一体化多层次描述网络，在大范围交通场景下，对不同尺度的车辆目标都有较好的静态特征描述，结合交通场景目标特征集、关键帧筛选网络，高效的获得每一个交通目标的位置、类别、尺寸等静态属性，并构建属于该交通目标的模型，唯一地描述某一交通目标，同时针对交通监控相机，通过CARLA仿真平台，生成涵盖多场景、交通目标的大规模交通监控场景数据集，为后续建模提供完备的目标和场景特征信息，并针对视频片段，设计多目标跟踪网络，建立轨迹模型，生成并更新单相机下的时空图，且考虑到相机无法全覆盖路段，利用已覆盖路段下的单车辆及车辆拓扑的特征模型，融合多相机下的交通时空图。