레이저와 카메라가 레이더 시각 모니터링 장치의 속도 측정 작업에서 가지는 수집 주파수, 해상도, 시야각 등의 차이를 극복하기 위해 영상 우선과 2D 및 3D 뷰 일체의 다중 목표 연속 추적 속도 측정 방법을 제안한다. 먼저 장면 기하학적 특징의 동명 점 쌍을 균일하게 선택하고, 직접 선형 변환법을 사용해 외부 파라미터를 계산하며, 카메라와 라이다 간의 보정을 온라인으로 완료한다; 그 다음 시각 안내 시야 원추 공간 내 2D 및 3D 일체 목표 위치 측정법을 제안하며, 고해상도 지상 점을 이용해 영역 경계를 초기로 배경 점을 제거하고, 시야 원추 3D 뷰를 2D 투시도 형태로 변환해 목표 군집 파라미터를 적응적으로 계산하며, 2D 최밀 복셀로 복원해 3D 시작 시드 점을 선택해 군집 위치 결정을 완성하여 관련 없는 점을 제거하고, 시야각에 따른 해상도 차이로 인한 점군 목표 검출 혼동 문제를 해결한다; 마지막으로 칼만 필터를 기반으로 차량 운동 상태를 고려해, 이산 동기 프레임 점군 위치 결과를 근거로 속도 측정 과정을 관측 방정식으로 모델링하고, 점군 해상도를 이용해 관측 잡음 공분산 행렬을 추정해 이산 속도 측정 결과에 대한 연속 최적 추정을 구현하며, 관측 잡음과 두 장치 간 시간 비동기 오차의 영향을 해결한다. 일반 교통 장면의 영상+점군 데이터로 실험한 결과, 본 논문 방법의 속도 측정 평균 절대 오차는 0.2764 m/s, 평균 제곱근 오차는 0.3251 m/s, 최대 탐지 거리는 103.211 m에 이르러 높은 정확도와 실용성을 갖는다.

지능형 교통; 속도 측정; 영상 시야 원추; 데이터 융합; 칼만 필터; 목표 검출