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基于激光雷达和视觉信息融合的车辆识别与跟踪
被引量：
25
1
作者
宫铭钱
冀杰
+1 位作者
种一帆
陈琼红
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2020年第11期8-15,共8页
为提高自动驾驶系统对车辆目标的识别和跟踪精度,提出一种基于激光雷达和单目视觉的信息融合框架。利用改进的DBSCAN算法对障碍物点云数据进行聚类,采用更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)识别单目视觉图像中的车辆目标,融合两种传...
为提高自动驾驶系统对车辆目标的识别和跟踪精度,提出一种基于激光雷达和单目视觉的信息融合框架。利用改进的DBSCAN算法对障碍物点云数据进行聚类,采用更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)识别单目视觉图像中的车辆目标,融合两种传感器的信息获得完整的车辆目标信息,使用联合概率数据关联(JPDA)算法实时跟踪目标车辆的运动状态。试验结果表明,该算法可有效避免传感器杂波的干扰,能够适应车辆目标的数量变化并及时更新航迹信息,具有较高的精度和鲁棒性。
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关键词
激光雷达
视觉
信息融合
DBSCAN
更快速区域卷积神经网络
联合概率数据关联
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题名
基于激光雷达和视觉信息融合的车辆识别与跟踪
被引量：
25
1
作者
宫铭钱
冀杰
种一帆
陈琼红
机构
西南大学
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2020年第11期8-15,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61304189)
中央高校基本业务费专项资金重点项目(XDJK2019B053)
山区复杂道路“人-车-路”系统协同与安全重庆市重点实验室开放基金(2018HVRC02)。
文摘
为提高自动驾驶系统对车辆目标的识别和跟踪精度,提出一种基于激光雷达和单目视觉的信息融合框架。利用改进的DBSCAN算法对障碍物点云数据进行聚类,采用更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)识别单目视觉图像中的车辆目标,融合两种传感器的信息获得完整的车辆目标信息,使用联合概率数据关联(JPDA)算法实时跟踪目标车辆的运动状态。试验结果表明,该算法可有效避免传感器杂波的干扰,能够适应车辆目标的数量变化并及时更新航迹信息,具有较高的精度和鲁棒性。
关键词
激光雷达
视觉
信息融合
DBSCAN
更快速区域卷积神经网络
联合概率数据关联
Keywords
LiDAR
Vision
Information fusion
DBSCAN
Faster R-CNN
JPDA
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光雷达和视觉信息融合的车辆识别与跟踪
宫铭钱
冀杰
种一帆
陈琼红
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2020
25
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