【摘 要】
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传统的DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法,原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性。基于LUX4线激光雷达数据点的点云特点,结合DBSCAN算法存在的不足与路面目标物
【机 构】
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武汉理工大学智能交通系统研究中心,水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(批准号:2014BAG01B05);国家自然科学基金项目(批准号:51208401);中央高校基本科研业务费专项基金项目(批准号:133244003)资助
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传统的DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法,原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性。基于LUX4线激光雷达数据点的点云特点,结合DBSCAN算法存在的不足与路面目标物的实际情况,提出了1种基于改进的DBSCAN聚类算法,选取4个代表点取代对所有点的搜索和改进搜索半径使其随扫描的距离而变化的方法,实现激光雷达目标物的快速、准确检测。通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据检测物在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配。实验结果表明该改进算法能较好的识别出目标物,行人检测率由原始算法的61.90%提高到了80.95%,搜索时间较原始算法缩短了44.7%,解决了原始算法精度低、搜索慢的缺点。
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