公开(公告)号：CN118015594B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202410183314.3

申请日：2024-02-19

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘全利 ,  王大敬 ,  王伟

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/22 ,  G06V10/30 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G01S13/931

Abstract: 本发明涉及一种基于4D毫米波雷达的列车前向障碍物检测方法，涉及智能列车辅助驾驶技术领域，首先对采集到的4D毫米波雷达点云数据使用统计滤波、直通滤波方式进行预处理，去除离群点、噪声点以及高空障碍物的干扰，再基于DBSCAN聚类算法进行列车轨道左右两侧点云分割范围的调整，减少了模型计算消耗的同时，尽可能保留了障碍物的点云信息，最终通过多尺度、多维度的特征提取以及空间维度、通道维度注意力加强的深度学习网络模型，进行障碍物的目标检测，使得在保证检测精度的同时节约计算资源，实现列车的智能辅助驾驶。

公开(公告)号：CN118015594A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410183314.3

申请日：2024-02-19

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘全利 ,  王大敬 ,  王伟

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/22 ,  G06V10/30 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G01S13/931

Abstract: 本发明涉及一种基于4D毫米波雷达的列车前向障碍物检测方法，涉及智能列车辅助驾驶技术领域，首先对采集到的4D毫米波雷达点云数据使用统计滤波、直通滤波方式进行预处理，去除离群点、噪声点以及高空障碍物的干扰，再基于DBSCAN聚类算法进行列车轨道左右两侧点云分割范围的调整，减少了模型计算消耗的同时，尽可能保留了障碍物的点云信息，最终通过多尺度、多维度的特征提取以及空间维度、通道维度注意力加强的深度学习网络模型，进行障碍物的目标检测，使得在保证检测精度的同时节约计算资源，实现列车的智能辅助驾驶。