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摘要:
针对毫米波雷达对行人识别不够理想、摄像头对距离检测不准确的缺点,本文中提出一种基于神经网络与数据融合的行人检测方法.利用神经网络算法从毫米波雷达检测到的目标中筛选出疑似行人目标,并与Mobileye检测到的行人目标进行匹配;然后通过卡尔曼滤波算法对毫米波雷达和Mobileye匹配成功的行人目标进行数据融合.实车试验结果表明:基于神经网络与数据融合的行人检测方法能对两个传感器检测到的行人目标进行准确匹配,并提高了行人位置检测的精度.
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文献信息
篇名 基于神经网络与数据融合的行人检测方法
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 行人检测 神经网络 数据融合 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1482-1489
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.11.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱波 15 28 2.0 5.0
2 谈东奎 13 104 5.0 10.0
3 顾家鑫 3 0 0.0 0.0
4 胡旭东 2 0 0.0 0.0
5 黄茂飞 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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数据融合
卡尔曼滤波
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引文网络交叉学科
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