利用激光雷达数据在物联网边缘实现多目标跟踪，应用于铁路领域

《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》：Multi-Object Tracking at the Edge of IoT Using LiDAR Data for Railway Applications

　　

摘要：

智能交通系统对于提高铁路应用的安全性和效率至关重要。然而，其带来的好处必须扩展到农村和偏远地区，这需要部署能够处理复杂计算任务的自主式边缘设备。多目标跟踪在这些类型的情境感知系统中起着关键作用，因为它确保了时间上的连贯性并提高了数据的可解释性。传统方法通常认为，由于计算限制，只有轻量级的跟踪算法（如基于概率的点跟踪算法）才适合在嵌入式设备上部署。在这项工作中，探索并实现了其他现有的跟踪算法，通过全面的实验评估证明了它们的可行性和有效性，使其成为在资源受限环境中应用的候选方案。此外，还对最先进的跟踪算法进行了优化，以在保持高性能的同时降低计算需求，特别是在处理点云数据时。以光探测和测距传感器为例，展示了实时执行的可行性。所提出的方法适用于各种复杂的传感器技术和数据，因此也适用于其他实时跟踪应用。