【摘 要】
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针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61233011,91220301);国家科学与技术重大专项(2015ZX01041101);111工程(B13022);江苏省科学与技术社会发展支持项目(BE2014714);社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室项目(南京理工大学)(30920140122007)
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针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分布(DFPFH)特征,用于训练SVM分类器进行行人的检测。本文在KITTI OBJECT数据库和一辆地面无人车辆上对方法的正确率和有效性进行了实验,验证了本文提出的DFPFH特征相比较于其他的激光雷达特征,可以有效提高行人检测的性能,同时能够满足地面无人车辆对行人检测的实时性要求。
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