レーザーとカメラがレーダー視覚監視装置の速度測定タスクにおける収集周波数、解像度、視野角などの差異を克服するために、映像優先と2D・3Dビュー一体の多目標連続追跡速度測定方法を提案する。まず、シーンの幾何特徴対応点ペアを均一に選択し、直接線形変換法を用いて外部パラメータを計算し、カメラとレーザーレーダー間のキャリブレーションをオンラインで完了する。次に、視覚誘導型視錐空間における2D・3D一体目標位置推定法を提案し、高解像度地上点を使用して領域境界を初期的に背景点除去し、視錐の3Dビューを2D俯瞰図に変換して目標クラスタリングパラメータを適応的に計算し、2D最密ボクセルを指標に3Dの始点シードを選択しクラスタリング位置推定を完了し無関係点を排除し、視野角による異なる解像度の点群目標検出混同問題を解決する。最後に、カルマンフィルタに基づき、車両の運動状態を考慮し、離散同期フレーム点群位置推定結果に基づいて速度測定過程を対応観測方程式としてモデル化し、点群解像度で観測ノイズ共分散行列を推定し、離散速度測定結果の連続最適推定を実現し、観測ノイズおよび二装置間の時間非同期誤差の影響を解決する。一般的な交通シーンの画像＋点群データ下で実験を行い、結果は本方法の速度測定平均絶対誤差が0.2764 m/s、二乗平均平方根誤差が0.3251 m/s、最遠検出距離は103.211 mに達し、高精度かつ実用性が高いことを示した。

スマート交通;速度測定;映像視錐;データ融合;カルマンフィルタ;目標検出