基于激光雷达和相机融合的目标检测

• 作者: 李研芳 黄影平
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 智能车辆 激光点云 目标检测 决策级融合
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 112-117
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2105687

摘要

针对单一传感器在智能车辆目标检测中的局限性,提出了一种利用四线激光雷达和相机融合的目标检测算法.通过激光雷达得到目标的位置和编号信息,并将点云聚类后得到的结果通过激光雷达和相机联合标定的参数矩阵投影到图像上得到目标的边界框.将采集到的图片通过YOLOv3网络得到目标的边界框、类别和置信度.然后,采用决策级融合方法将激光雷达和相机的检测结果进行融合,得到了最终的检测结果.实验结果表明该算法对车辆的检测率为94.8％,行人的检测率为96.4％,相比其他方法能够提高目标的检测率和鲁棒性.