基于多传感器信息融合的动态目标检测与识别



基于多传感器信息融合的动态目标检测与识别

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基于多传感器信息融合的动态目标检测与识别

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-9页
第1章绪论	第9-17页
· 研究背景	第9页
· 国内外无人自主驾驶汽车的研究现状	第9-11页
· 动态目标检测与识别算法研究现状	第11-15页
· 动态目标检测算法研究现状	第11-13页
· 目标识别算法的研究现状	第13-15页
· 目前存在的问题	第15-16页
· 动态目标检测存在的问题	第15-16页
· 目标识别存在的问题	第16页
· 本课题主要研究内容与本文组织结构	第16-17页
第2章无人自主驾驶汽车组合感知系统与多传感器数据融合	第17-28页
· 无人自主驾驶汽车及组合感知系统	第17-21页
· 本文所采用的研究方案	第21-23页
· 多传感器数据的时空对准	第23-27页
· 多传感器信息的空间对准	第23-25页
· 多传感器信息的时间对准	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第3章基于多传感器数据融合的动态目标检测方法	第28-54页
· 极坐标栅格地图构建	第28-33页
· 栅格地图	第28-30页
· 可通行区域的提取	第30-33页
· 基于全局运动补偿与混合高斯模型的动态目标检测方法	第33-45页
· 全局运动补偿	第33-36页
· 混合高斯模型	第36-40页
· 基于全局运动补偿与混合高斯模型的动态目标检测算法	第40-42页
· 实验与结果	第42-45页
· 基于毫米波雷达与激光点云数据融合的动态目标检测方法	第45-53页
· 毫米波雷达数据预处理与基于全局运动补偿的滤波方法	第47-48页
· 毫米波雷达数据与点云数据融合	第48-49页
· 实验结果	第49-53页
· 本章小结	第53-54页
第4章基于语义模型的点云中的目标识别方法	第54-80页
· 点云分割与训练样本生成	第55-63页
· 3D 点云的地面点滤波	第55-58页
· 点云分割	第58-61页
· 训练样本生成	第61-63页
· 离线语义模型训练	第63-74页
· 3D SIFT 关键点提取	第63-66页
· 点云表面法向量估计	第66-67页
· FPFH 特征提取	第67-70页
· 视觉单词生成与语义模型构建	第70-74页
· 点云块儿在线识别	第74-75页
· 实验结果	第75-79页
· 本章小结	第79-80页
结论	第80-82页
参考文献	第82-86页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单	第86-87页
致谢	第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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