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基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检测定位
1
作者 郑宇宏 曾庆喜 +2 位作者 冀徐芳 王荣琛 宋雨昕 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期122-130,共9页
针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与... 针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与激光雷达外参的获取以转换传感器之间的坐标,使雷达点云数据能投影到相机图像数据中,得到检测目标的位置信息,最后进行实车验证。结果表明,所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车自动驾驶平台上拥有27.2 Hz的检测速度,并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率和35.32 m的最远识别距离以及0.18 m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合,可实现嵌入式系统下的道路目标检测定位,为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。 展开更多
关键词 传感器技术 深度学习 目标检测与定位 无人车环境感知 相机与LiDAR融合
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基于Faster-RCNN的汽车漆面缺陷部位检测
2
作者 薛阳 叶晓康 +2 位作者 孙越 洪俊 万轶伦 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期193-200,共8页
针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题,提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大,为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题,... 针对人工设计特征复杂和传统的自动化方法在目标识别和检测上准确率和效率低下的问题,提出一种基于改进的Faster-RCNN的目标区域定位方法。由于被检测目标尺度变化大,为了解决原始Faster-RCNN网络结构对于小目标区域检测精度低的问题,提出多尺度快速区域卷积神经网络检测算法,改进了神经网络的结构,使网络在检测过程中可以同时使用低层和高层的特征,提升了网络对于小目标区域的检测能力。修改原始网络中锚框设定方法,通过聚类算法来确定不同尺度的特征图的锚框。实验结果表明,该方法在不同的背景下均能实现对目标较好的识别与定位,对小区域的检测能力显著提高。检测精度由原始网络结构的79.60%上升到95.39%,提高了15.79百分点。 展开更多
关键词 目标检测与定位 深度学习 多尺度检测 聚类算法 锚框
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基于正交信号的组网雷达目标融合检测与定位方法
3
作者 孙希平 吴熙芃 +1 位作者 张磊 吴建新 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第5期42-49,共8页
针对组网雷达信号级融合问题,文中提出了一种基于正交离散频率编码信号的组网雷达系统目标检测与定位的方法。通过降低第一检测门限,提高低信噪比目标检测概率,并使用卡方检验及多层检测,剔除第一层检测的假目标。文中首先建立了目标雷... 针对组网雷达信号级融合问题,文中提出了一种基于正交离散频率编码信号的组网雷达系统目标检测与定位的方法。通过降低第一检测门限,提高低信噪比目标检测概率,并使用卡方检验及多层检测,剔除第一层检测的假目标。文中首先建立了目标雷达散射截面散射一致性回波模型,分析了组网雷达中目标融合所需的距离-角度估计结果建立流程;然后,使用卡方检验及多雷达信号非相参积累检测剔除虚假目标,利用动态规划思想对多帧信号进行积累,进一步提高目标信噪比,剔除假目标;最后,通过仿真实验验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 机载雷达组网 目标检测与定位 多层检测 卡方检验 动态规划
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基于Faster R-CNN的交通警察目标检测研究 被引量：2
4
作者 柳胜超 王夏黎 +1 位作者 王丽红 柳秋萍 《计算机技术与发展》 2021年第4期80-85,共6页
针对自动驾驶技术的高速发展与日渐复杂的交通系统网络缺少能够准确检测与定位交通警察的方法,将基于深度学习对在复杂环境中交通警察的准确检测与定位进行研究,该研究一方面对于有效保障交通警察的人身安全和提高通行效率具有积极的促... 针对自动驾驶技术的高速发展与日渐复杂的交通系统网络缺少能够准确检测与定位交通警察的方法,将基于深度学习对在复杂环境中交通警察的准确检测与定位进行研究,该研究一方面对于有效保障交通警察的人身安全和提高通行效率具有积极的促进作用,另一方面为后续的交通警察手势的识别提供重要的检测基础。但是在实际的应用当中交通警察一般处于复杂的场景当中,比如干扰人群、强光环境、复杂的天气,都会对交通警察的准确检测与定位造成影响。因此,该文首先通过对交通警察图像去噪和Gamma曲线校正的预处理方式来增强图像中的关键特征信息并排除噪声对图像的影响,然后分别对基于SSD网络模型的方法、基于HOG特征提取和SVM分类的方法、基于Faster R-CNN网络模型的方法进行实验,然后对三种方法进行对比,得出了基于Faster R-CNN网络模型的检测速度为61.523 ms,检测准确率为98.75%,均高于其他两种方法。 展开更多
关键词 目标检测与定位 深度学习 图像预处理 SSD网络 Faster R-CNN网络
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探地雷达C-scan数据中直接目标检测与定位研究 被引量：1
5
作者 张春城 周正欧 《工程地球物理学报》 2009年第3期326-331,共6页
通过分析探地雷达C-scan数据的特点,得出C-scan数据方差与平方和特性包含了目标有无及位置信息,根据这一特点,提出了一种在C-scan数据中直接进行目标检测与定位的方法。通过对实测数据进行处理,结果表明所提方法取得了较好的效果。
关键词 探地雷达 C-scan数据 目标检测与定位
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SAR动目标检测与定位方法研究综述
6
作者 祝明波 侯建国 黄佳琦 《电子对抗》 2014年第3期43-49,共7页
运动目标检测与定位是SAR发展需要具备的功能，无论在军事上还是民用中都具有非常重要的作用。论文回顾了SAR动目标检测定位的发展历程，详细综述了SAR动目标检测定位的几种方法，分析并指出各类方法的优点和不足，进一步探讨了SAR动目... 运动目标检测与定位是SAR发展需要具备的功能，无论在军事上还是民用中都具有非常重要的作用。论文回顾了SAR动目标检测定位的发展历程，详细综述了SAR动目标检测定位的几种方法，分析并指出各类方法的优点和不足，进一步探讨了SAR动目标检测定位的发展趋势。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 动目标检测与定位 综述
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