【摘 要】
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本文针对三维车辆的定位和识别问题,提出了一种融合雷达和图像信息的新方法.结合雷达的滤波信息和图像的灰度信息建立视觉窗口,确定车辆的平移参数,并缩小了图像处理区域,降
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2001CB309403)
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本文针对三维车辆的定位和识别问题,提出了一种融合雷达和图像信息的新方法.结合雷达的滤波信息和图像的灰度信息建立视觉窗口,确定车辆的平移参数,并缩小了图像处理区域,降低了环境噪声.以改进的Hausdorff距离为依据建立目标的姿态评价函数,通过全局寻优确定车辆的旋转参数,降低了计算损耗,避免了噪声点对模型匹配的影响.车辆识别以定位技术为基础,各模型在最优姿态下的评价函数值决定了车辆的类型.三维仿真场景实验证明,该方法能有效地实现车辆的定位与识别.
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