城市环境下基于双目视觉的移动目标检测

随着无人驾驶等技术的快速发展,利用车载传感器收集城市环境数据,实现城市环境信息的精确提取成为研究热点。然而,车载传感器在数据获取时的自身移动和周围移动目标的干扰,增加了城市环境信息提取的难度。针对该问题,提出了基于双目视觉的移动目标检测算法。该算法利用深度学习Faster R-CNN技术和基于SLAM的VINS Fusion计算框架,整合了目标检测、同步定位与制图、图像匹配等技术,通过位姿解算过程获取了目标在真实世界中的位置坐标并检测目标移动状态。实验结果表明,该方法可在动态场景下精准分离动态目标和图像背景,能实现在复杂城市场景中的移动目标检测。