目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的交通场景 三维车辆目标检测与跟踪算法研究（续）

目录

基于目标框相似性度量的三维车辆目标跟踪算法 

4.1 三维目标跟踪基准算法分析 

4.2 基于卡尔曼滤波与目标框相似性度量的车辆目标跟踪 

4.2.1 轨迹预测 

4.2.2 目标框相似性度量与时序关联 

4.2.3 轨迹管理 

4.2.4 轨迹更新 

4.3 实验与分析  

4.3.1数据集 

4.3.3 评价指标 

 4.3.4 实验结果与分析 

基于任务联合的三维车辆目标检测与跟踪集成算法 

5.1 任务联合算法设计

 5.1.1 方案分析 

5.1.2 算法设计 

5.2 基于场景流估计的车辆位置预测 

5.2.1 点云采样 

5.2.2 场景流估计 

5.2.3 目标位置计算 

5.3 三维车辆目标检测与跟踪任务集成 

5.3.1 候选区域补充与RoI集成 

 5.3.2 RoI池化与精细化回归 

5.3.3 NMS与轨迹检查 

5.4 实验与分析

 5.4.1 数据集及预处理 

 5.4.2 损失函数 

5.4.3 实验设置 

5.4.4 评价指标 

知识拓展

基于YOLOV8的交通场景三维车辆目标检测与跟踪

实现方案

1. 数据预处理

2. YOLOv8模型适配

3. 三维目标检测与跟踪

4. 三维信息融合

代码框架

1. 数据加载与预处理

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于激光雷达点云的交通场景 三维车辆目标检测与跟踪算法研究