基于毫米波雷达与单目相机融合的目标识别与跟踪



基于毫米波雷达与单目相机融合的目标识别与跟踪

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基于毫米波雷达与单目相机融合的目标识别与跟踪

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5页
1 绪论	第9-14页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 基于相机的目标检测算法	第10页
1.2.2 基于相机的车道线检测算法	第10-12页
1.2.3 基于毫米波雷达的目标检测算法	第12页
1.2.4 基于多传感器融合的目标检测算法	第12-13页
1.3 目前的研究难点	第13页
1.4 论文组织结构	第13-14页
2 相关研究方法	第14-24页
2.1 引言	第14页
2.2 卷积神经网络	第14-18页
2.2.1 卷积神经网络特点	第14-15页
2.2.2 卷积神经网络构成	第15-16页
2.2.3 全卷积网络	第16-17页
2.2.4 编码器-解码器架构	第17-18页
2.3 目标检测算法	第18-23页
2.3.1 图像预处理技术	第19-21页
2.3.2 车道线目标检测	第21-22页
2.3.3 车辆目标检测	第22-23页
2.4 本章小结	第23-24页
3 基于卷积神经网络的车道线识别跟踪	第24-43页
3.1 引言	第24-25页
3.2 算法流程	第25-34页
3.2.1 网络结构	第25-26页
3.2.2 改进型编码器-解码器构架神经网络	第26-29页
3.2.3 车道线检测的分割模型	第29-31页
3.2.4 车道线拟合模型	第31-34页
3.3 实验分析	第34-41页
3.3.1 数据集选择	第34页
3.3.2 实验结果与分析	第34-41页
3.4 本章小结	第41-43页
4 毫米波雷达与相机融合识别追踪	第43-67页
4.1 引言	第43-44页
4.2 融合识别追踪模型	第44-46页
4.2.1 融合层次	第44-45页
4.2.2 系统架构	第45-46页
4.3 相机的目标检测识别算法	第46-54页
4.3.1 检测识别算法介绍	第46-48页
4.3.2 基于YOLO的检测识别算法	第48-52页
4.3.3 实验结果与分析	第52-54页
4.4 毫米波雷达模型检测模型	第51-57页
4.4.1 毫米波雷达目标检测模型	第51-55页
4.4.2 毫米波雷达目标筛选追踪	第55-57页
4.5 融合感知追踪	第57-66页
4.5.1 道路车辆建模	第58-59页
4.5.2 车辆目标关联追踪	第59-61页
4.5.3 实验结果与分析	第61-66页
4.6 本章小结	第66-67页
5 融合系统实现	第67-84页
5.1 引言	第67页
5.2 传感器信息空间融合	第67-76页
5.2.1 坐标体系的建立	第68-69页
5.2.2 相机坐标系转换	第69-71页
5.2.3 相机畸变修正	第71-74页
5.2.4 雷达与相机空间对齐	第74-76页
5.3 传感器信息时间融合	第76-78页
5.3.1 时间融合原理	第76页
5.3.2 内插外推法	第76-78页
5.4 系统设计与实现	第78-82页
5.4.1 硬件系统设计	第78-79页
5.4.2 软件系统设计	第79-80页
5.4.3 融合系统实现	第80-82页
5.5 本章总结	第82-84页
6 总结与展望	第84-87页
6.1 总结	第84页
6.2 未来展望	第84-87页
致谢	第87-88页
参考文献	第88-93页
附录	第93页

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