高精地图应用（七）跟踪预测

之前小结关注的是无人车的定位问题，从本小节开始关注的是建图问题，对于点状要素的建图来说，一般是采用三角测量的方法

最关键的在于找到前后帧图像的同名点，一种可行的办法是找到前后帧图像的同名要素，比如如何确定前后两帧的标牌是同一个标牌，这就用到了跟踪预测的方法，opencv自带了许多跟踪方法，

比如KCF Tracker、CSRT Tracker等，我实验了许多方法，发现都不是很好，总有跟丢的情况，最后采用的是跟踪算法与匈牙利算法相结合的办法，跟踪算法采用的是DSST所述的方法:

1、对第一帧标牌建立跟踪器

2、对新一帧图像跟踪器更新位置，并与新帧的目标检测结果根据匈牙利算法建立匹配关系

3、如果匹配成功，则用新帧的目标检测更新跟踪器的位置

4、如果匹配失败，如新帧的目标检测结果没有跟踪器与其匹配，则建立新的跟踪器，如跟踪器没有新帧的目标检测与其匹配，则跟踪失败，放入已跟踪结束列表。

下图是以编号显示的跟踪结果，跟踪结束后，已跟踪列表里记录的就是不同帧的同一个标牌，就可以用来做三角量测啦。

 

 

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