多传感器信息融合的前方车辆检测.docx
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多传感器信息融合的前方车辆检测 本文主要介绍了多传感器信息融合的前方车辆检测技术,旨在提高智能辅助驾驶系统(ADAS)的安全性和可靠性。文章首先介绍了现有的车辆检测技术,包括摄像头和雷达的信息融合,并对其进行了分析和比较。然后,文章提出了基于深度学习算法的车辆检测方法,包括改进的 SSD 算法和毫米波雷达数据处理。最后,文章对该技术的应用前景进行了讨论和展望。 关键词:多传感器信息融合、前方车辆检测、智能辅助驾驶系统、深度学习算法、SSD 算法、毫米波雷达。 内容概述: 随着汽车技术的不断发展,智能辅助驾驶系统(ADAS)开始被广泛应用于车辆的安全系统中,用以提升车辆的安全性。在遭遇危险驾驶场景时,它可以提前为驾驶员进行安全信息预判,具有保证车辆行驶安全,降低交通事故的优点。 为提升辅助系统对于环境的感知能力,国内外学者做了大量的研究工作。例如,Song W 等对摄像头和雷达进行了信息融合,目标的横向信息采用摄像头的数据,纵向信息选用雷达数据,同时结合车辆运动模型对目标的危险性进行判别,以提升对前方危险目标的探测能力。 本文提出的方法是基于深度学习算法的车辆检测方法,包括改进的 SSD 算法和毫米波雷达数据处理。改进的 SSD 算法通过对网络中浅层特征图进行图像分辨率重建,减少图像在降采样过程中的分辨率的损失,并删除冗余的候选框尺寸,在保证检测速度的同时也提升了目标识别的准确率。 毫米波雷达数据处理是通过借助于雷达模拟器确定出雷达目标筛选的合适阈值参数,提取出有效的目标信息,通过雷达数据生成目标的感兴趣区域,由 SSD 算法对感兴趣区域进行车辆检测,消除了雷达的误检测,同时也缩小了图像检测范围,减少图像识别的误检区域,从两方面对于车辆检测的准确性进行了提升。 本文提出的方法可以有效地提升车辆检测的准确性和可靠性,为智能辅助驾驶系统提供了一个可靠的技术支持。 技术要点: 1. 多传感器信息融合:本文结合了摄像头和毫米波雷达两个传感器,实现了车辆检测的多传感器信息融合。 2. 改进的 SSD 算法:本文对 SSD 算法进行了改进,通过对网络中浅层特征图进行图像分辨率重建,减少图像在降采样过程中的分辨率的损失,并删除冗余的候选框尺寸。 3. 毫米波雷达数据处理:本文借助于雷达模拟器确定出雷达目标筛选的合适阈值参数,提取出有效的目标信息,通过雷达数据生成目标的感兴趣区域。 应用前景: 本文提出的方法可以广泛应用于智能辅助驾驶系统、自动驾驶、车辆安全系统等领域,为提升车辆安全性和可靠性提供了一个可靠的技术支持。
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