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基于多视角融合的夜间无人车三维目标检测 被引量：7
1
作者 王宇岚 孙韶媛 +1 位作者 刘致驿 卜德飞 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期296-301,共6页
为了提高无人车在夜间情况下对周围环境的物体识别能力,提出一种基于多视角通道融合网络的无人车夜间三维目标检测方法。引入多传感器融合的思想,在红外图像的基础上加入激光雷达点云进行目标检测。通过对激光雷达点云进行编码变换成鸟... 为了提高无人车在夜间情况下对周围环境的物体识别能力,提出一种基于多视角通道融合网络的无人车夜间三维目标检测方法。引入多传感器融合的思想,在红外图像的基础上加入激光雷达点云进行目标检测。通过对激光雷达点云进行编码变换成鸟瞰图形式和前视图形式,与红外图像组成多视角通道,各通道信息之间融合互补,从而提高夜间无人车对周围物体的识别能力。该网络将红外图像与激光雷达点云作为网络的输入,网络通过特征提取层、候选区域层和通道融合层准确地回归检测出目标的位置以及所属的类别。实验结果表明,该方法能够提高无人车在夜间的物体识别能力,在实验室的测试数据中准确率达到90%,速度0.43 s/帧,达到了实际应用要求。 展开更多
关键词 红外图像 激光雷达点云 多视角通道 三维目标检测
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基于改进YOLOv5的三维目标检测算法
2
作者 盛雪清 李绍斌 +1 位作者 屈金燕 刘留 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第18期137-147,共11页
针对三维目标检测点云数据量大且对小目标物体检测识别效果较差的问题,基于Complex-YOLO算法思想,提出了一种改进YOLOv5网络的点云三维目标检测方法。首先,针对点云数据量大导致后续网络运行时间过长的问题,采用Complex-YOLO算法,将点... 针对三维目标检测点云数据量大且对小目标物体检测识别效果较差的问题,基于Complex-YOLO算法思想,提出了一种改进YOLOv5网络的点云三维目标检测方法。首先,针对点云数据量大导致后续网络运行时间过长的问题,采用Complex-YOLO算法,将点云数据转化为RGB-Map格式,易于YOLOv5网络处理,同时给YOLOv5增加了角度预测分支和旋转框回归损失计算方法,用于实现对RGB-Map中旋转目标的精确定位。其次,为了提升网络对小目标的感知能力,对YOLOv5网络结构进行改进,引入了小目标特征融合层和预测头用于增强算法对小目标物体的检测能力。最后,在neck网络中增设卷积块注意力模块(CBAM),提升网络对小目标的敏感程度。在KITTI数据集上进行验证,实验结果表明,本文提出的基于改进YOLOv5网络的三维目标检测方法相较于Complex-YOLO算法,Car类型的平均精度均值(mAP)提高了7.48百分点,Pedestrian类型的mAP提高了12.54百分点,Cyclist类型的mAP提高了1.2百分点,所有类型的mAP提高了7.08百分点,证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 三维目标检测 YOLOv5 Complex-YOLO 小目标检测 注意力机制
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基于RGB图像的坦克损伤目标三维检测研究与应用 被引量：2
3
作者 朱家辉 苏维均 +1 位作者 于重重 黄俊卿 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第4期169-175,共7页
现代战争中,坦克在攻坚战中的地位越来越重要,检测坦克的损伤对于取得战场主动权乃至获取战争的胜利起着决定性作用,所以对实时性要求非常高。采用易获取的RGB图像,以坦克装甲车为研究目标,选用Complex-YOLO为基础三维目标检测模型,针... 现代战争中,坦克在攻坚战中的地位越来越重要,检测坦克的损伤对于取得战场主动权乃至获取战争的胜利起着决定性作用,所以对实时性要求非常高。采用易获取的RGB图像,以坦克装甲车为研究目标,选用Complex-YOLO为基础三维目标检测模型,针对复杂战场环境中图像内容复杂、弹孔损伤目标小、没有三维CAD模型等问题,对Complex-YOLO模型进行改进,通过使用识别精度高且速度快的YOLOV3网络及九点法回归三维目标检测框的方法,提高模型性能。在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的多目标检测具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的检测识别精度。 展开更多
关键词 坦克装甲目标 弹孔小目标 三维目标检测 Complex-YOLO 算法 YOLOV3 算法
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联合多视角互投影融合的三维目标检测方法 被引量：1
4
作者 赵亚男 王显才 +2 位作者 高利 刘语佳 戴钰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1273-1282,共10页
针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题,提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法.利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入,通过改进AVOD深度学习网络算法,对目标检测进行优化;加入多视角联合损失函数... 针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题,提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法.利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入,通过改进AVOD深度学习网络算法,对目标检测进行优化;加入多视角联合损失函数,防止网络图像分支退化.提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法,强化数据空间关联,进行特征融合.实验结果表明,改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时,提高了对小尺度目标的检测精度,实现了特征级和决策级融合的三维目标检测. 展开更多
关键词 智能车辆 多视角 三维目标检测 互投影融合 AVOD网络
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基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测
5
作者 石瑶 陈美玲 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第12期70-74,共5页
为了提升目标检测效果,设计基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测方法。利用深度学习算法的生成对抗网络,剔除三维激光雷达主动成像过程中的杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;设计生成模型与对抗模型的损失函数,利用... 为了提升目标检测效果,设计基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测方法。利用深度学习算法的生成对抗网络,剔除三维激光雷达主动成像过程中的杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;设计生成模型与对抗模型的损失函数,利用端到端深度神经网络的点云编码层,在无杂波干扰的目标三维图像内,提取目标三维图像特征,并输入目标检测层内;通过目标检测层输出目标检测候选框,利用非极大值结合混合置信度,确定最终目标检测框,完成三维激光雷达主动成像目标检测。实验结果表明:该方法可有效剔除杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;该方法可有效完成三维激光雷达主动成像目标检测,且在不同目标运动模糊长度像素时,该方法目标检测的交并比均高于阈值,说明该方法的目标检测精度较高。 展开更多
关键词 深度学习算法 三维激光雷达 主动成像 目标检测 生成对抗网络 深度神经网络
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基于前视三维声呐的轨条砦识别方法 被引量：4
6
作者 李宝奇 任露露 +2 位作者 陈发 钱斌 黄海宁 《水下无人系统学报》 2022年第6期747-753,共7页
针对轨条砦目标探测和识别困难的问题,文中利用前视三维成像声呐提高轨条砦目标探测效果,并设计一种基于单步检测(SSD)的三维点云目标识别方法(PCSSD)。该方法首先对原始波束域数据进行阈值滤波和直通滤波处理;接着,对滤波后的三维点云... 针对轨条砦目标探测和识别困难的问题,文中利用前视三维成像声呐提高轨条砦目标探测效果,并设计一种基于单步检测(SSD)的三维点云目标识别方法(PCSSD)。该方法首先对原始波束域数据进行阈值滤波和直通滤波处理;接着,对滤波后的三维点云数据进行前向投影,并得到深度灰度图和深度伪彩图;而后,利用SSD目标检测模型对深度伪彩图进行检测识别;随后,从深度灰度图检测目标特征中计算目标的深度范围;最后,结合二维目标检测结果和深度范围对三维点云中的轨条砦目标进行标注。与此同时,提出了一个基于多尺度注意力机制的特征提取模块,并利用该模块设计了改进的目标检测模型SSD-MV3ME。在三维点云轨条砦目标检测数据集GTZ上,SSD-MV3ME在检测时间基本相等的条件下,检测精度比轻量化目标检测模型SSD-MV3提升1.05%,模型参数减少2482 KB。实验结果表明,基于SSD-MV3ME的PCSSD更适合轨条砦目标识别任务。 展开更多
关键词 前视三维声呐 波束形成 声呐图像 目标检测 注意力机制
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融合Faster-RCNN的双目视觉对路面三维纹理的重构测量
7
作者 王元元 李仁杰 +2 位作者 薛金顺 张华 刘勇 《公路》 北大核心 2024年第6期36-44,共9页
为了增强双目视觉技术对极端光照条件的适应能力,改善其在路面三维纹理测量中的光照适用范围,引入Faster-RCNN目标检测网络,构建融合Faster-RCNN的激光约束改进双目视觉重构算法,开发路面三维纹理双目测量装置,并对改进前后的算法分别... 为了增强双目视觉技术对极端光照条件的适应能力,改善其在路面三维纹理测量中的光照适用范围,引入Faster-RCNN目标检测网络,构建融合Faster-RCNN的激光约束改进双目视觉重构算法,开发路面三维纹理双目测量装置,并对改进前后的算法分别开展激光约束目标提取、路面三维纹理重构和实际场景中应用的效果进行分析。结果表明,Faster-RCNN的融合增强了算法对目标的提取能力,提高了算法对极端光照的适应能力,算法改进后在5 Lux和1 050 Lux两种极端光照下的高程差平均偏差分别减少了68.6%和70.0%,达到0.11 mm和0.09 mm。同时,改进算法在实际场景中也能保持较好的测量精度与稳定性,其在测试区域内高程差的最大偏差和平均偏差均能满足路面三维纹理测量对精度的要求。 展开更多
关键词 道路工程 路面三维纹理 Faster-RCNN目标检测网络 双目视觉 激光约束
原文传递
杂波图技术在雷达终端信号处理中的应用 被引量：13
8
作者 闫修林 阮增苗 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2004年第5期34-36,共3页
研究了各种雷达的立体杂波图 ,探讨了杂波图的形成原理 。
关键词 三坐标雷达 立体杂波图 超杂波目标检测 信号处理
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基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法 被引量：4
9
作者 孙士新 郑志蕴 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第9期837-842,共6页
本文提出了一种基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法。首先采用三维匹配滤波器对不同速度的目标进行基于归一化LoG算子的目标检测,然后采用遗传算法对程序进行优化及加速。与传统算法相比,本文提出的方法检测效率高,检测... 本文提出了一种基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法。首先采用三维匹配滤波器对不同速度的目标进行基于归一化LoG算子的目标检测,然后采用遗传算法对程序进行优化及加速。与传统算法相比,本文提出的方法检测效率高,检测效果好。并且可以自适应不同大小的目标。实验结果表明,提出的方法性能优良,搜索目标效率较高。 展开更多
关键词 多尺度 三维匹配滤波 NNLoG 遗传算法 弱小目标检测
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