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作者：郭熙;胡广地;王志琛;周红梅;
单位：西南交通大学机械工程学院;
摘要：针对单传感器实际工作环境中的漏检错检问题，提出了一种具有鲁棒性的摄像头毫米波雷达并联融合识别追踪车辆方法。构建基于毫米波雷达多维数据的目标识别网络R-DenseNet，毫米波雷达数据经过初筛后输入R-DenseNet神经网络得到毫米波雷达识别结果；摄像头的图像数据输入YOLO-v4tiny网络得到摄像头识别结果。对原始目标采用融合规则进行融合，筛选掉雷达错检点和噪点；对融合成功目标点采用真实目标存活判断方法进行持续追踪，捕捉摄像头毫米波雷达错检漏检的情况，使用Kalman滤波、YOLO重识别等方法补齐数据。实验结果证明：该融合方法可以有效排除错误目标，对于跟踪期间单传感器漏检、错检及两传感器同时漏检的情况具有较好的鲁棒性，跟踪较为稳定。
关键词：车辆跟踪;;毫米波雷达;;视觉;;信息融合;;时空配准
基金资助：四川省科技计划项目（2019YFH0096）;; 四川省氢能源与智能汽车重大科技专项（2019ZDZX0028）
