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雪天环境下的基于多传感器融合的目标检测方法 

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申请/专利权人:广西科技大学

摘要:本发明旨在提供一种雪天环境下的基于多传感器融合的目标检测方法,包括以下步骤:A、构建目标检测网络模型,目标检测网络模型包括:图像检测模块、激光点云检测模块、CLOCs网络;图像检测模块包括分层DTCWT分解网络、改进YOLO‑v5网络;B、对改进的目标检测网络模型进行训练;C、利用相机拍摄获得原始图像,利用激光雷达扫描获得对应的激光点云数据;D、原始图像输入图像检测模块中处理,处理结果输入CLOCs网络中;E、激光点云数据在激光点云检测模块中得到的处理结果输入CLOCs网络中;F、CLOCs网络对输入结果经过后端融合算法来融合后得到最终输出结果。本发明能够减少点云噪声,提高目标检测精度。

主权项:1.一种雪天环境下的基于多传感器融合的目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:A、构建目标检测网络模型,所述的目标检测网络模型包括:图像检测模块、激光点云检测模块、CLOCs网络;所述的图像检测模块包括分层DTCWT分解网络、改进YOLO-v5网络;B、对改进的目标检测网络模型进行训练,得到训练好的目标检测网络模型;C、利用相机拍摄获得原始图像,利用激光雷达扫描获得对应的激光点云数据;D、原始图像输入图像检测模块中,先进入分层DTCWT分解网络中,处理得到的输出结果输入改进YOLO-v5网络中,经过改进YOLO-v5网络处理后,得到YOLO-v5网络处理结果,输入CLOCs网络中;E、在激光点云检测模块中,激光点云数据先经过自适应点云滤波DROR模块滤除点云中的噪声,然后经过体素化模块处理确定点云的位置和点云所属的体素化网格,再经过体素化特征提取模块对每个体素化后的网格单元进行特征提取,得到提取后的特征,提取后的特征采用稀疏卷积层处理,卷积处理结果经过RPN网络处理,得到的处理结果输入CLOCs网络中;F、YOLO-v5网络处理结果和激光点云处理结果经过在CLOCs网络中经过后端融合算法来融合后得到最终输出结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广西科技大学 雪天环境下的基于多传感器融合的目标检测方法

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