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基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测 被引量：23
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作者 张炳力 詹叶辉 +3 位作者 潘大巍 程进 宋伟杰 刘文涛 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期478-484,共7页
针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理,过滤无效目标;利用改进的YOLO v2算法降低漏检率,提高检测速度;然... 针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理,过滤无效目标;利用改进的YOLO v2算法降低漏检率,提高检测速度;然后运用目标检测交并比和全局最近邻数据关联算法实现多传感器数据融合;最后基于扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,而得出最终结果。实车试验结果表明,该方法的车辆识别效果优于单一传感器,且在多种路况下识别效果良好。 展开更多
关键词 车辆检测 毫米波雷达 YOLO算法 传感器融合 多目标跟踪
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