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基于雷达与图像数据融合的人体目标检测方法
基于雷达与图像数据融合的人体目标检测方法
作者:
李文平
袁强
陈璐
郑利彪
汤晓龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
三维人体目标检测
多传感器信息融合
深度学习
改进型RetinaNet
聚焦损失函数
摘要:
三维人体目标检测在智能安防、机器人、自动驾驶等领域具有重要的应用价值.目前基于雷达与图像数据融合的三维人体目标检测方法主要采用两阶段网络结构,分别完成目标概率较高的候选边界框的选取以及对目标候选框进行分类和边界框回归.目标候选边界框的预先选取使两阶段网络结构的检测准确率和定位精度得到提高,但相对复杂的网络结构导致运算速度受到限制,难以满足实时性要求较高的应用场景.针对以上问题,研究了一种基于改进型RetinaNet的三维人体目标实时检测方法,将主干网络与特征金字塔网络结合用于雷达点云和图像特征的提取,并将两者融合的特征锚框输入到功能网络从而输出三维边界框和目标类别信息.该方法采用单阶段网络结构直接回归目标的类别概率和位置坐标值,并且通过引入聚焦损失函数解决单阶段网络训练过程中存在的正负样本不平衡问题.在KITTI数据集上进行的实验表明,本文方法在三维人体目标检测的平均精度和耗时方面均优于对比算法,可有效实现目标检测的准确性和实时性之间的平衡.
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篇名
基于雷达与图像数据融合的人体目标检测方法
来源期刊
数据采集与处理
学科
关键词
三维人体目标检测
多传感器信息融合
深度学习
改进型RetinaNet
聚焦损失函数
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
324-333
页数
10页
分类号
TP391.4
字数
语种
中文
DOI
10.16337/j.1004-9037.2021.02.014
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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三维人体目标检测
多传感器信息融合
深度学习
改进型RetinaNet
聚焦损失函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
主办单位:
中国电子学会
中国仪器仪表学会信号处理学会
中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会
南京航空航天大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-9037
CN:
32-1367/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市御道街29号1016信箱
邮发代号:
28-235
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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