| 专利号 | 2021101700400 | 申请日 | 2021-02-08 | 专利名称 | 一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法 |
| 授权日 | 2023-10-17 | 专利权人 | 青岛大学 | 发明人 | 李宪;于继宇;杨明业;杨海强;赵东杰 |
| 主分类号 | G01C21/34 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法，该方法令原始视频通过YOLOv3网络得到当前时刻下图像内行人轨迹后进行格式转换，经卡尔曼滤波器得到坐标系行人轨迹估计，进而得到行人轨迹直线方程；同时根据冲突点判定模型进行各种行人状态的检测与潜在冲突点真伪的判断，输出最终预测结果。该方法能够准确地预测出行人间即将出现的堵塞状态，且能对行人的各种行进状态做出准确的判断，能够为无人驾驶汽车与无人配送机器人的行进路径规划提供依据。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 高端装备制造 卫星及应用产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
