【摘 要】
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车库环境下的人身、财产安全问题一直是人们关注的重点。车库安全监控系统主要以视频监控为主,可单一的光学图像已无法满足当前的多元需求。因此,数据融合成为了当下的研究热点,但在现有的数据融合研究中,没有一项是专门针对车库安全环境。对于上述的问题和不足,本文基于77GHz毫米波雷达和视觉相机对车库环境下的动态物体检测展开如下研究:第一,本文为77GHz毫米波雷达在车库环境下获取的数据设计了去噪和目标识别算
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车库环境下的人身、财产安全问题一直是人们关注的重点。车库安全监控系统主要以视频监控为主,可单一的光学图像已无法满足当前的多元需求。因此,数据融合成为了当下的研究热点,但在现有的数据融合研究中,没有一项是专门针对车库安全环境。对于上述的问题和不足,本文基于77GHz毫米波雷达和视觉相机对车库环境下的动态物体检测展开如下研究:第一,本文为77GHz毫米波雷达在车库环境下获取的数据设计了去噪和目标识别算法,算法使雷达对动态物体的识别率有了显著提高;第二,本文为车库环境下的雷达、图像数据设计了数据融合方法,方法中涉及了对张正友标定法的改进。融合方法实现了毫米波雷达和视觉相机的多传感器协同工作;第三,本文首次提出了车库环境下具有雷达信息的图像融合数据集XMU Cardata,并使用深度学习网络Faster R-CNN和YOLO v2对该数据集进行研究。该数据集不仅适用于车库环境下的深度学习研究,还可满足数据融合、车辆检测、图片识别等研究的需求;第四,本文首次提出了 77GHz毫米波雷达数据预处理系统方案。该系统涉及77GHz毫米波雷达数据转换、复现功能,图像数据和雷达数据的融合、展示功能,为后续研究人员提供了极大便利。通过上述研究工作,本文充分发挥了毫米波雷达、数据融合、深度学习等技术的作用,为车库环境下的动态物体检测研究提供了新思路和新方法。并且,本文还为后续研究人员提供了 XMU Cardata数据集以及相关的数据预处理系统,为后续研究工作起了很好的开头作用。
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