基于主被动传感器融合的车辆检测

发布时间：2018-03-06 20:36

  本文选题：车辆检测　切入点：智能车　出处：《华中科技大学学报(自然科学版)》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了检测车辆目标,提出了一种基于主被动传感器融合的车辆检测方法.将车辆检测分为假设和验证假设两个步骤,在假设阶段,通过被动传感器——毫米波雷达进行目标的检测与跟踪,在对雷达数据进行最邻近法聚类后,在多假设跟踪模型下,将观测目标集与通过卡尔曼滤波器预测的目标集进行数据关联,得到雷达目标.在验证假设阶段,首先通过新出现的雷达目标找出车辆可能存在的区域,然后通过训练好的分类器对这些区域进行验证得到最终的车辆目标.在实验室的无人自主车平台上,本系统在城市道路和乡村道路环境下进行了大量实验,结果表明本文的方法可以有效地检测并跟踪到车辆目标,得到目标的距离和速度信息,从而帮助自主平台实现更多功能.
[Abstract]:In order to detect vehicle targets, a vehicle detection method based on active and passive sensor fusion is proposed. By using passive sensor-millimeter wave radar to detect and track the target, after clustering the radar data by the nearest neighbor method, under the multi-hypothesis tracking model, The observed target set is correlated with the target set predicted by Kalman filter, and the radar target is obtained. Finally, the final vehicle target is obtained by the training classifier. On the unmanned vehicle platform in the laboratory, the system has carried out a large number of experiments in the urban and rural road environment. The results show that the proposed method can effectively detect and track the vehicle target and obtain the distance and speed information of the target so as to help the autonomous platform achieve more functions.
【作者单位】： 南通大学计算机科学与技术学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划重点资助项目(90820306) 江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK2012399) 南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室基金资助项目(30920130122006)
【分类号】：U463.6;U495;TP212

【共引文献】

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本文编号：1576409