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本发明公开了一种基于多模态数据的系统性目标识别与跟踪方法，将点云数据和图像数据在线融合，生成RGB‑D三维数据图像；以RGB‑D三维数据图像作为深度神经网络的输入，利用数据库训练深度神经网络，训练后的深度神经网络能够输出RGB‑D三维数据图像中的各类目标的种类和距离，完成对各类目标的识别；针对识别出来的目标，输出目标的距离与尺寸及目标像素的二维坐标，利用深度神经网络提取目标的图像特征来匹配各帧的识别输出，通过拟合更新目标运动模型来预测筛选跟踪目标相对位置，以此对检测到的特定目标进行跟踪。本发明能
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113763423 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110883799.3
(22)申请日 2021.08.03
(71)申请人 中国北方车辆研究所
地
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