【摘 要】
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公路撒落物是影响行车安全、造成交通堵塞的重要因素，及时检测并清理公路撒落物十分重要。本文通过总结分析撒落物的特点，利用点云处理定位精度高和图像处理分类精度高的特点，提出了基于图像与点云融合的公路撒落物检测算法，提高了撒落物检测的精度。本算法包括路面目标提取、点云与图像信息融合和撒落物目标分类三个步骤。首先通过激光雷达点云进行道路边缘检测、地面点云滤波和点云聚类，提取路面上的目标点云团簇；然后将目标
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室
【基金项目】
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天津市交通运输科技发展计划项目（No-2019003）；
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公路撒落物是影响行车安全、造成交通堵塞的重要因素，及时检测并清理公路撒落物十分重要。本文通过总结分析撒落物的特点，利用点云处理定位精度高和图像处理分类精度高的特点，提出了基于图像与点云融合的公路撒落物检测算法，提高了撒落物检测的精度。本算法包括路面目标提取、点云与图像信息融合和撒落物目标分类三个步骤。首先通过激光雷达点云进行道路边缘检测、地面点云滤波和点云聚类，提取路面上的目标点云团簇；然后将目标点云团簇投影到时间与空间对齐的视觉图像中，获取对应的图像感兴趣区域；再使用优化后的ResNet-50网络进行目标分类。算法平均检测精确率为94.84%，召回率为91.92%，具有良好的检测效果。
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