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基于GM-APD激光雷达数据融合的小目标检测
被引量：
6
1
作者
杜达宽
孙剑峰
+2 位作者
丁源雪
姜鹏
张海龙
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期393-403,共11页
GM-APD激光雷达具有单光子探测灵敏度,大幅降低了系统体积和功耗,但受像元数限制,难以获得远距离小目标清晰轮廓,目标检测率不高。针对该问题,提出了基于强度像和距离像多级处理的小目标深度学习检测算法,充分挖掘强度图像和点云特征信...
GM-APD激光雷达具有单光子探测灵敏度,大幅降低了系统体积和功耗,但受像元数限制,难以获得远距离小目标清晰轮廓,目标检测率不高。针对该问题,提出了基于强度像和距离像多级处理的小目标深度学习检测算法,充分挖掘强度图像和点云特征信息及相互关联性,提高小目标检测概率。通过改进特征金字塔网络,将感受野模块和注意力机制模块与特征提取网络相结合,增强强度像初筛目标准确性,在候选区域内将强度像与距离像融合成带有强度信息的四维点云。然后,使用动态图卷积网络对候选区内目标进行二次检测,利用点云信息进一步筛选候选框内的目标。经GM-APD激光雷达远距离车辆数据集测试,网络的检测准确率达到98.8%,对于车辆结构不完整,车辆回波弱,背景存在强反射光斑等复杂场景有很好的鲁棒性。相较于SSD,YOLOv5等较为先进的目标检测网络,检测准确率分别提升了3.1%与2.5%,该算法为激光雷达弱小目标检测识别提供了一种可行性解决方案。
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关键词
激光雷达
目标检测
感受野
注意力机制
动态图卷积神经网络
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职称材料
题名
基于GM-APD激光雷达数据融合的小目标检测
被引量：
6
1
作者
杜达宽
孙剑峰
丁源雪
姜鹏
张海龙
机构
哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐(气体)激光技术重点实验室
复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期393-403,共11页
基金
国防重点实验室基金资助项目。
文摘
GM-APD激光雷达具有单光子探测灵敏度,大幅降低了系统体积和功耗,但受像元数限制,难以获得远距离小目标清晰轮廓,目标检测率不高。针对该问题,提出了基于强度像和距离像多级处理的小目标深度学习检测算法,充分挖掘强度图像和点云特征信息及相互关联性,提高小目标检测概率。通过改进特征金字塔网络,将感受野模块和注意力机制模块与特征提取网络相结合,增强强度像初筛目标准确性,在候选区域内将强度像与距离像融合成带有强度信息的四维点云。然后,使用动态图卷积网络对候选区内目标进行二次检测,利用点云信息进一步筛选候选框内的目标。经GM-APD激光雷达远距离车辆数据集测试,网络的检测准确率达到98.8%,对于车辆结构不完整,车辆回波弱,背景存在强反射光斑等复杂场景有很好的鲁棒性。相较于SSD,YOLOv5等较为先进的目标检测网络,检测准确率分别提升了3.1%与2.5%,该算法为激光雷达弱小目标检测识别提供了一种可行性解决方案。
关键词
激光雷达
目标检测
感受野
注意力机制
动态图卷积神经网络
Keywords
lidar
object detection
receptive field block
convolutional block attention module
dynamic graph convolution neural network
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM-APD激光雷达数据融合的小目标检测
杜达宽
孙剑峰
丁源雪
姜鹏
张海龙
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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