基于多源数据融合的三维目标检测研究

发布时间：2024-02-24 02:14

　　目前智能交通的发展已上升为国家战略,成为推动国家战略转型的重要推手。目标检测技术作为交通智能化的基础支撑技术,其实现了对感知目标的精确分类和定位,检测性能的好坏直接影响后续的融合决策控制环节,是大量智能高级任务的必备前提。目标检测技术在智能交通领域具有重要的研究意义和应用价值。二维目标检测技术无法适应当前复杂的道路环境,针对三维目标检测技术,仅仅依靠单一摄像头很难获取准确三维信息,双目或三目视觉技术的准确性仍然不高,且摄像头性能受环境影响较大。相比技术上的创新,激光雷达能够获取目标准确三维信息、稳定性高等优势弥补了摄像头的不足,同时图像数据具有丰富的颜色信息以及稠密的像素点等优势。因此本文面向智能驾驶环境,利用多传感器间的互补特性以及神经网络强大的特征提取性能,提出基于激光雷达与摄像头的三维目标检测技术。从深度特征信息表达和多源数据融合两方面对三维目标检测算法进行如下改进:(1)针对深度特征信息表达的特征提取阶段,提出拓扑结构优化的残差网络,并利用卷积核变换实现网络轻量化。在复杂度不变、输出维度不变的原则下,通过对比实验确定最佳拓扑结构优化模型,目标检测准确率较传统算法提升了4.6%。...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1智能驾驶技术在交通车辆中的应用DARPA也迎合国家发展需求，2008年后将一成不变的沙漠背景更换为城市背景，该项赛事代表了世界最先进水平，是科研工作者研究学习的风向标

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-2-1.2国内外研究现状及分析智能辅助驾驶技术的发展与科技进步和社会需求休戚相关，其早期兴起的动力主要来源于国防需求，以美国国防部高级研究规划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA）发起的无人驾驶....

图1-3智能驾驶系统的模块划分从图1-3中可以看出，车辆的环境感知模块是智能驾驶系统的基础贯穿车辆行

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-3-从图1-2中可以看出，车辆的硬件设备必不可少的就是传感器，没有哪一辆无人驾驶车辆可以完全脱离传感设备，它是车辆行进的“触角”，是车辆做出正确判断预警控制的依据。每一辆智能驾驶车辆上都会安装智能驾驶系统，其按照功能模块划分感知模块、决策模块、控制....

图2-1目标检测流程图

挑战。本节将对卷积神经网络基础理论、基于候选区域的神经网络目标检测算法、基于端-端回归的神经网络目标检测算法作进一步阐述、分析和对比。2.2.1卷积神经网络理论基础卷积神经网络是一种前馈网络，主要用于处理具有网络结构的输入数据，如具有相关性的一维时间序列和二维图像序列等。针对二维....

图2-2卷积运算操作示意图

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-12-数据进行卷积操作的一层。从数学上讲，卷积是一种抽象的数学运算，称(*)nfg为f和g的卷积，其连续形式定义式（2-1），离散形式定义为式（2-2）：(*)()()tfgfgtd（2-1）(*)()()nfgfgn（2-2）神经网络中数据卷积层....

本文编号：3908356