基于多模态特征融合的无人驾驶系统车辆检测

• 作者: 薛其威 伍锡如
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 毫米波雷达 环境感知 多模态融合 车辆检测 无人驾驶系统
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 37-48
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.41|U463.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021072002

摘要

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法.该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减少离群点干扰;构造多模态特征融合模块,利用逐像素平均融合点云与图像信息;加入特征金字塔提取融合后的高级特征信息提升复杂道路场景下的检测精度;建立特征融合区域建议结构,根据高级特征信息生成区域建议;使用非极大值抑制去除冗余检测框后,通过检测框顶点匹配输出车辆检测结果.经KITTI数据集实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现车辆检测,平均检测时间为0.14 s,平均检测精度为84.71％.该算法具有重要的理论和应用价值,可为无人驾驶系统的车辆检测提供有效方案.