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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

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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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