公开(公告)号：CN114187464B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202111381630.4

申请日：2021-11-22

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 黄成 ,  黄洁雨 ,  王力立 ,  徐志良

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下激光雷达与视觉融合的多周期目标识别方法，该方法为：激光雷达点云数据预处理提取特征；将单目摄像机采集到的图像与点云进行标定，为雷达点云数据加入RGB信息；计算目标隶属度，构建初步概率分配函数模型；根据证据间的皮尔逊相关系数计算证据体之间的相关性矩阵，进行归一化，计算出各证据体的可信度；利用可信度对各证据体的初步概率分配函数模型进行加权平均得到最终加权平均证据体，根据DS证据组合规则进行融合；将上一周期识别结果作为一个新的证据体，重新构建概率分配函数，重新计算证据体之间的相关性矩阵，多次迭代获得最终的融合结果。本发明概率分配合理、运算简单、计算量小，目标识别的准确度更高。

公开(公告)号：CN114187464A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111381630.4

申请日：2021-11-22

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 黄成 ,  黄洁雨 ,  王力立 ,  徐志良

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下激光雷达与视觉融合的多周期目标识别方法，该方法为：激光雷达点云数据预处理提取特征；将单目摄像机采集到的图像与点云进行标定，为雷达点云数据加入RGB信息；计算目标隶属度，构建初步概率分配函数模型；根据证据间的皮尔逊相关系数计算证据体之间的相关性矩阵，进行归一化，计算出各证据体的可信度；利用可信度对各证据体的初步概率分配函数模型进行加权平均得到最终加权平均证据体，根据DS证据组合规则进行融合；将上一周期识别结果作为一个新的证据体，重新构建概率分配函数，重新计算证据体之间的相关性矩阵，多次迭代获得最终的融合结果。本发明概率分配合理、运算简单、计算量小，目标识别的准确度更高。