公开(公告)号：CN113255504A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110547978.X

申请日：2021-05-19

Applicant: 燕山大学

Inventor： 金立生 ,  贺阳 ,  谢宪毅 ,  潘景剑 ,  郭柏苍 ,  韩广德 ,  张哲 ,  金秋坤 ,  魏永利

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的路侧视角超视距全域融合感知系统，对路侧布置的摄像头、激光雷达、毫米波雷达异构数据采集和进行数据层融合，并利用深度学习分别处理融合后的图像和激光雷达点云数据，最终利用决策层融合实现融合感知。通过在路侧布置感知系统，并结合图像、激光雷达点云、毫米波雷达点云数据各自的优势，可以提升感知视距，并在多个层面对监控区域进行场景理解，最终为网联自动驾驶车辆提供充足可靠的感知信息。

公开(公告)号：CN113255504B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202110547978.X

申请日：2021-05-19

Applicant: 燕山大学

Inventor： 金立生 ,  贺阳 ,  谢宪毅 ,  潘景剑 ,  郭柏苍 ,  韩广德 ,  张哲 ,  金秋坤 ,  魏永利

IPC: G06V20/40 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的路侧视角超视距全域融合感知系统，对路侧布置的摄像头、激光雷达、毫米波雷达异构数据采集和进行数据层融合，并利用深度学习分别处理融合后的图像和激光雷达点云数据，最终利用决策层融合实现融合感知。通过在路侧布置感知系统，并结合图像、激光雷达点云、毫米波雷达点云数据各自的优势，可以提升感知视距，并在多个层面对监控区域进行场景理解，最终为网联自动驾驶车辆提供充足可靠的感知信息。