【摘 要】
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近年来,随着智能驾驶逐渐往高阶自动驾驶方向发展,车辆环境感知系统也已经由单一传感器检测逐步过渡到多传感器融合的检测阶段。基于此背景,本文研究了一种基于毫米波雷达和视觉信息融合的车辆检测系统。首先,研究了毫米波雷达的有效目标获取方法,通过三阶经典卡尔曼滤波以及生命周期算法实现有效目标车辆的一致性检验及决策;然后,针对视觉的车辆检测,考虑目标检测速度和精度平衡,选择轻量版YOLOv4作为基础框架,针对
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近年来,随着智能驾驶逐渐往高阶自动驾驶方向发展,车辆环境感知系统也已经由单一传感器检测逐步过渡到多传感器融合的检测阶段。基于此背景,本文研究了一种基于毫米波雷达和视觉信息融合的车辆检测系统。首先,研究了毫米波雷达的有效目标获取方法,通过三阶经典卡尔曼滤波以及生命周期算法实现有效目标车辆的一致性检验及决策;然后,针对视觉的车辆检测,考虑目标检测速度和精度平衡,选择轻量版YOLOv4作为基础框架,针对框架小目标检测能力的不足,提出了基于特征金字塔结构的小目标检测模块,通过在边缘设备上实验表明,在保证检测速度的前提下,检测精度提高了2.16%;接着,提出了基于融合策略的目标检测框架,通过雷达和相机时空数据配准实现数据融合,并在视觉图像中生成雷达目标的感兴趣区域,通过基于交并比的方法实现雷达和视觉目标级融合,并进行决策输出;最后,以英伟达Jetson Tx2作为边缘设备平台,对实验的软硬件环境进行搭建,并同步采集不同工况下数据。实验证明,本文提出的融合策略算法能够检测出不同工况下车辆,相比单个毫米波雷达和视觉检测方案,准确率分别提高了13.23%和4.04%,相比其他毫米波雷达和视觉融合方案,准确率提高了1.06%,漏检率减少了1.57%。
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