Seguimiento de peatones multitarget utilizando la fusión de información de detección por radar y visual.

El seguimiento de múltiples objetos de peatones (MOT) es crucial en la vigilancia, la conducción autónoma y la detección de la densidad de peatones. Un desafío importante en MOT es detectar perturbaciones ambientales como mal tiempo, oclusión o fallos de seguimiento debido a la distancia. Los métodos actuales se basan en la visión por máquina, extrayendo características y estableciendo rastreadores. Sin embargo, estos métodos dependen exclusivamente de datos de imagen, limitando la precisión de la detección en condiciones inestables. Para abordar esto, se propone un método que combina radar de onda milimétrica y sensores de cámara. El radar proporciona medidas de rango y profundidad, además de resistencia a interferencias, mientras que la cámara ofrece reconocimiento y orientación de los objetivos. Al tratar la relación de detección entre los dos sensores, se utiliza la medida de distancia en el dominio logarítmico para el emparejamiento. En términos de resultados de detección y seguimiento, la tasa de utilización de los resultados de detección se mejora mediante el método de emparejamiento secundario. Este método de fusión reduce la carga computacional y mejora la estabilidad al complementar los datos faltantes de cualquier sensor. El algoritmo de seguimiento por fusión de radar MMW y cámara se valida utilizando una plataforma experimental, demostrando mejoras significativas en el rendimiento en comparación con el seguimiento de un solo sensor.