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公开(公告)号：CN112215306B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202011292047.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目视觉与毫米波雷达融合的目标检测方法，包括以下步骤：S1：获取视觉图像和毫米波雷达数据；S2：基于平均透射率对输入视觉图像进行去雾预处理；S3：根据毫米波雷达数据进行有效目标筛选；S4：基于坐标变换和时间配准将有效目标与视觉图像融合，并获取融合后视觉图像中的兴趣区域；S5：使用神经网络对兴趣区域进行目标识别，获取视觉识别结果，并根据毫米波雷达数据获取毫米波雷达识别结果；S6：对毫米波雷达识别结果和视觉识别结果进行加权信息决策，得到最终的目标检测结果，与现有技术相比，本发明具有提高目标识别准确性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN112435190A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011329184.8
申请日：2020-11-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆运动与数据增广的运动模糊目标检测方法，包括以下步骤：S1：建立车辆运动学模型与摄像头线性模型的联合模型，并通过仿真获取模糊参数的分布；S2：获取图像数据集，并进行极坐标变换，得到极坐标系下的图像；S3：根据模糊参数分布，对极坐标系下的图像进行退化，得到退化图像矩阵；S4：将退化图像矩阵变换至笛卡尔坐标系，得到增广后的图像数据；S5：使用原始图像数据集和增广后的图像数据进行神经网络训练，得到训练完成的运动模糊目标检测网络；S6：将摄像头拍摄的图像输入训练完成的运动模糊目标检测网络，进行运动模糊目标检测，与现有技术相比，本发明具有提高运动模糊目标检测准确率等优点。
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公开(公告)号：CN112215306A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011292047.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目视觉与毫米波雷达融合的目标检测方法，包括以下步骤：S1：获取视觉图像和毫米波雷达数据；S2：基于平均透射率对输入视觉图像进行去雾预处理；S3：根据毫米波雷达数据进行有效目标筛选；S4：基于坐标变换和时间配准将有效目标与视觉图像融合，并获取融合后视觉图像中的兴趣区域；S5：使用神经网络对兴趣区域进行目标识别，获取视觉识别结果，并根据毫米波雷达数据获取毫米波雷达识别结果；S6：对毫米波雷达识别结果和视觉识别结果进行加权信息决策，得到最终的目标检测结果，与现有技术相比，本发明具有提高目标识别准确性和可靠性等优点。
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