基于激光雷达和视觉信息融合的车辆识别与跟踪

• 作者: 冀杰 宫铭钱 种一帆 陈琼红
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 激光雷达 视觉 信息融合 DBSCAN 更快速区域卷积神经网络 联合概率数据关联
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 页码范围: 8-15
• 页数: 8页
• 分类号: U463.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20191054

摘要

为提高自动驾驶系统对车辆目标的识别和跟踪精度,提出一种基于激光雷达和单目视觉的信息融合框架.利用改进的DBSCAN算法对障碍物点云数据进行聚类,采用更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)识别单目视觉图像中的车辆目标,融合两种传感器的信息获得完整的车辆目标信息,使用联合概率数据关联(JPDA)算法实时跟踪目标车辆的运动状态.试验结果表明,该算法可有效避免传感器杂波的干扰,能够适应车辆目标的数量变化并及时更新航迹信息,具有较高的精度和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冀杰		22	59	5.0	7.0
2	宫铭钱		1	0	0.0	0.0
3	种一帆		1	0	0.0	0.0
4	陈琼红		1	0	0.0	0.0