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摘要
基于毫米波雷达与摄像头传感器融合的目标检测算法能有效提高目标检测识别的准确率,从而提高辅助驾驶汽车的安全性。毫米波雷达与摄像头图像数据的数据模态是不同的,实现二者的高效融合是关键所在。目前的传感器数据融合算法存在以下的问题:依据数据对齐和坐标变换进行融合的算法因图像畸变适应性不足导致目标识别准确率低,以及由于融合数据的信息层级不匹配产生融合复杂性高、数据处理量大等问题。针对以上问题,提出了一种全新的基于角度对齐的毫米波雷达与摄像头图像数据在目标层实现融合的目标检测算法,先通过联合标定和近似插值,将毫米波雷达与摄像头在水平方向进行角度对齐,利用深度网络模型得到摄像头图像数据的目标检测识别;然后与毫米波雷达探测的目标数据进行联合决策,最终基于二者数据融合的目标进行检测识别。理论分析与实验结果表明,基于多传感器数据融合的算法准确率优于基于单一的毫米波雷达或摄像头图像数据的目标检测算法。
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