도로변 레이더와 카메라 기반의 강인한 목표 탐지 및 추적 알고리즘

지능형 교통 시스템(ITS)은 교통 관리 및 안전에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 스마트 카메라는 ITS에서 가장 널리 사용되는 센서입니다. 그러나 카메라는 목표 가림 및 외부 환경 간섭으로 인해 탐지 및 위치 정확도가 감소하는 문제를 겪고 있으며, 이는 ITS 발전을 제한하는 병목 현상이 되고 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 밀리미터파 레이더와 카메라를 기반으로 한 안정적인 인식 시스템을 설계합니다. 레이더는 거리 측정 정확도와 날씨 강인성이 더 뛰어나 카메라 인식을 더 잘 보완합니다. 개선된 가우시안 혼합 확률 가설 밀도(GM-PHD) 필터를 기반으로, 우리는 목표 탐지 및 추적을 위한 최적 속성 융합 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 로컬라이제이션 정확도를 개선하기 위해 센서의 최적 측정 속성을 선택하고, 목표 궤적의 연속성을 보장하기 위해 적응형 감쇠 함수와 손실 태그를 도입합니다. 알고리즘 및 인식 시스템의 검증 실험은 우리의 방안이 목표의 분류 및 고정밀 로컬라이제이션 정보를 안정적으로 출력할 수 있음을 보여줍니다. 제안된 프레임워크는 저비용으로 더 안전하고 효율적인 ITS 설계를 안내할 수 있습니다.