基于数据融合的目标测距方法研究

摘要：

单目视觉进行目标识别有着巨大优势,但在目标测距方面存在精度不足且测量过程不稳定的问题,一种基于4线激光雷达与摄像头融合的联合测距的方法被提出并改善这一问题.首先利用卷积神经网络检测图像中的目标,得到相应的检测框;与此同时,通过标定相机内外参,将三维的激光点云数据转换到二维平面,得到2种数据对于检测环境的一致性表达.然后利用R-Tre e算法快速配准检测框与相应的点云数据.此时,利用点云的深度信息能获得目标在真实世界的位置,并提出联合测距的方法来进一步提高测距精度.最终经实车采集的数据验证了所提算法的有效性.

关键词：卷积神经网络、数据融合、R-Tree算法、联合测距

所属期刊栏目：33

分类号：U461.91(汽车工程)

资助基金：汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室2019年度开放基金资助项目NVHSKL-201908

在线出版日期：2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：18-25