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无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法
被引量:
1
1
作者
郑国庆
吕品
+2 位作者
赖际舟
方玮
范婉舒
《导航定位与授时》
CSCD
2023年第2期65-73,共9页
近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量...
近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。
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关键词
目标体积测量
激光雷达/视觉融合
无人车
目标识别点
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职称材料
基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法
被引量:
4
2
作者
范婉舒
赖际舟
+3 位作者
吕品
郑欣悦
郑国庆
张萸
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第4期77-84,共8页
通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问...
通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。
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关键词
目标跟踪
相对定位
DeepSORT
计算机视觉
激光雷达
运动模型
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职称材料
基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法
被引量:
10
3
作者
郑欣悦
赖际舟
+2 位作者
吕品
袁诚
范婉舒
《导航定位与授时》
CSCD
2021年第3期34-41,共8页
近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用。然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境。针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法。首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法...
近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用。然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境。针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法。首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能。继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力。试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8%;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4%。
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关键词
红外目标检测
激光雷达
机器视觉
深度学习
相对定位
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职称材料
题名
无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法
被引量:
1
1
作者
郑国庆
吕品
赖际舟
方玮
范婉舒
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《导航定位与授时》
CSCD
2023年第2期65-73,共9页
基金
国家自然科学基金(61973160)
装备重大基础研究项目(51405-02B02)
中央高校基本科研业务费(1003-56XIB22002)。
文摘
近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。
关键词
目标体积测量
激光雷达/视觉融合
无人车
目标识别点
Keywords
Target volume measurement
Lidar/vision fusion
Unmanned vehicle
Target recognition point
分类号
V249.32 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法
被引量:
4
2
作者
范婉舒
赖际舟
吕品
郑欣悦
郑国庆
张萸
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第4期77-84,共8页
基金
国家自然科学基金(61973160)
装备重大基础研究项目(51405-02B02)。
文摘
通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。
关键词
目标跟踪
相对定位
DeepSORT
计算机视觉
激光雷达
运动模型
Keywords
Object tracking
Relative positioning
DeepSORT
Computer vision
Lidar
Motion model
分类号
V249.32 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法
被引量:
10
3
作者
郑欣悦
赖际舟
吕品
袁诚
范婉舒
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《导航定位与授时》
CSCD
2021年第3期34-41,共8页
基金
国家自然科学基金(61973160)
航空科学基金(2018ZC52037)
工信部民机专项(2018-S-36)。
文摘
近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用。然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境。针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法。首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能。继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力。试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8%;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4%。
关键词
红外目标检测
激光雷达
机器视觉
深度学习
相对定位
Keywords
Infrared object detection
Lidar
Computer vision
Deep learning
Relative positioning
分类号
V249.32 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法
郑国庆
吕品
赖际舟
方玮
范婉舒
《导航定位与授时》
CSCD
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法
范婉舒
赖际舟
吕品
郑欣悦
郑国庆
张萸
《导航定位与授时》
CSCD
2022
4
下载PDF
职称材料
3
基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法
郑欣悦
赖际舟
吕品
袁诚
范婉舒
《导航定位与授时》
CSCD
2021
10
下载PDF
职称材料
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