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基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究
被引量:
1
1
作者
刘志霞
王炜
仇焕龙
《中国汽车》
2024年第4期36-42,共7页
准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的Y...
准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。
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关键词
汽车工程
多目标检测
深度学习
自适应特征融合模块
YOLOv7
原文传递
题名
基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究
被引量:
1
1
作者
刘志霞
王炜
仇焕龙
机构
中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
中国汽车技术研究中心有限公司
出处
《中国汽车》
2024年第4期36-42,共7页
基金
国家863项目(2011AA11A207)。
文摘
准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。
关键词
汽车工程
多目标检测
深度学习
自适应特征融合模块
YOLOv7
Keywords
automotive engineering
multi-target detection
deep learning
adaptive feature fusion module
YOLOv7
分类号
TN9 [电子电信—信息与通信工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究
刘志霞
王炜
仇焕龙
《中国汽车》
2024
1
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