V2V协同多目标跟踪——目标尺寸和位置估计1 目标尺寸和位置计算方法3 实验4 总结
我们提出了一种基于机器学习的方法，以提高协作式自动驾驶应用的共享信息的准确性。这种方法使用两个对话神经网络来检测和分类物体。物体分类有助于提取物体的尺寸，这些尺寸用于估计SAE标准要求的物体中心点的位置。结果表明，位置估计的误差非常小。本文提出了一种基于机器学习的方法，与目标跟踪系统相结合，能够对共享的object进行分类和提取三维信息。该方法提供了V2V通信所需的被追踪物体目标的尺寸和中心点的位置。在本文中，我们提出了一种新的方法，其中使用了两个深度神经网络来分类和提取检测到的object的信
