公开(公告)号：CN115457508A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211127961.X

申请日：2022-09-16

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 章雨昂 ,  仲维 ,  孙博华 ,  刘晋源 ,  王维民 ,  樊鑫 ,  刘日升 ,  罗钟铉

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别方法。本方法充分融合了改进的UV视差检测和YOLOv5模型，利用改进的UV视差检测来粗识别路面上的行人车辆和非标障碍物，将UV检测结果输入到YOLOv5的深度学习模型，将二者结果进行融合目标识别来得到高稳定性高鲁棒性的检测效果，并且识别范围不限于目标的类型，由此来实现双目立体视觉的融合目标识别功能。本发明可高效快速实现路面可行驶区域检测、非标准障碍物检测、以及目标分类识别功能，是一种结合传统双目检测和深度学习目标检测二者优点的具有高稳定性，高鲁棒性的融合目标识别算法。