【摘 要】
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提出了一种基于4线激光雷达(LADAR)与摄像头融合的方案,用于提高智能车辆对车辆目标的检测精度。首先调用卷积神经网络来识别图像中的目标,然后将点云与图像数据进行空间匹配
【机 构】
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汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,中国汽车技术研究中心汽车工程研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0102500);汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室开放基金资助(NVHSKL-201908);中国汽车技术研究中心有限公司重点课题(16190125)
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提出了一种基于4线激光雷达(LADAR)与摄像头融合的方案,用于提高智能车辆对车辆目标的检测精度。首先调用卷积神经网络来识别图像中的目标,然后将点云与图像数据进行空间匹配,最后采用R-Tree算法快速配准检测框与相应的点云数据。利用点云的深度信息就能获得目标的准确位置。经过真实道路场景采集的图像与点云数据进行测试,结果表明:该融合算法将漏检概率(FN)从Mask R-CNN方法的14.86%降低到8.03%;因而,该融合算法能够有效的降低图像漏检的概率。
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