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公开(公告)号：CN108596081A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810365025.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达和摄像机融合的车辆行人探测方法，首先采用深度学习算法提取摄像机采集图像中感兴趣的区域进行定位和分类，然后将结果和雷达数据进行融合得到探测目标的类别、位置和速度，最后将融合数据和雷达探测到车辆前方重要目标进行补充得到最终的探测结果，包括行人，车辆位置和速度信息。通过区域提议卷积神经网络的深度学习算法，确定摄像机图像中感兴趣的区域同时进行定位，并同步对区域中的目标进行分类，得到目标的类别和位置；通过摄像机和雷达的联合标定技术，将从神经网络获取的目标信息数据和雷达探测到的目标转换到相同坐标中，融合雷达数据和图像数据得到最终的探测结果，提高了探测的准确率。
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公开(公告)号：CN108596081B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201810365025.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达和摄像机融合的车辆行人探测方法，首先采用深度学习算法提取摄像机采集图像中感兴趣的区域进行定位和分类，然后将结果和雷达数据进行融合得到探测目标的类别、位置和速度，最后将融合数据和雷达探测到车辆前方重要目标进行补充得到最终的探测结果，包括行人，车辆位置和速度信息。通过区域提议卷积神经网络的深度学习算法，确定摄像机图像中感兴趣的区域同时进行定位，并同步对区域中的目标进行分类，得到目标的类别和位置；通过摄像机和雷达的联合标定技术，将从神经网络获取的目标信息数据和雷达探测到的目标转换到相同坐标中，融合雷达数据和图像数据得到最终的探测结果，提高了探测的准确率。
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