一种基于雷视融合的车辆状态感知方法

    公开(公告)号:CN117111055A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310723468.2

    申请日:2023-06-19

    IPC分类号: G01S13/86

    摘要: 本发明提供了一种基于雷视融合的车辆状态感知方法,属于自动驾驶技术领域,包括:利用车载相机获取第一车辆周围的二维图像,利用车载雷达获取第一车辆周围的三维雷达点云数据;获取相机和雷达之间的旋转平移矩阵;使用旋转平移矩阵将雷达获取的雷达点云数据投影到二维图像中,结合其他车辆相对于第一车辆的距离信息得到二维图像中每一个点的距离信息;根据二维图像中每一个点的距离信息,在二维图像中输出其他车辆相对于第一车辆的距离信息,实现基于雷视融合的车辆状态感知。该方法能够进行车辆状态感知。

    一种YOLO-TGB车辆检测系统及方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116503631A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310541795.6

    申请日:2023-05-11

    摘要: 本发明公开了一种YOLO‑TGB车辆检测系统及方法,基于轻量网络GhostNet与注意力机制模块Transformer的组合,在减少主干网络冗余的同时,使得网络更加专注于车辆特征信息,从而维持较好的检测精度;采用添加了深度可分离卷积的改进型双向加权特征金字塔网络BiFPN,在尽可能融合更多特征的同时减少参数规模;采用K‑Means++聚类算法根据车辆检测目标的尺度进行聚类分析,从而得到更精准的先验框,进一步提升检测性能;基于UA‑DETRAC车辆数据集,验证了YOLO‑TGB网络的有效性,实验结果表明,与其他诸多目标检测网络相比,轻量化的YOLO‑TGB网络能够在维持相对较好实时性的同时获得更高的车辆检测精度。