10.19306/j.cnki.2095-8110.2021.03.005
基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法
近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力.试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8%;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4%.
红外目标检测、激光雷达、机器视觉、深度学习、相对定位
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V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
国家自然科学基金;航空科学基金;工信部民机专项
2021-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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