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公开(公告)号：CN118262083A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410333392.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种图像指导下的多帧4D毫米波雷达点云3D目标检测方法。本发明利用深度学习神经网络提取连续图像帧之间的光流，结合4D毫米波雷达点的径向速度观测恢复出雷达点的全速度，根据全速度对历史帧4D毫米波雷达点云位置进行逐点补偿，并使用补偿后叠加得到的聚合点云进行3D目标检测。本发明利用了4D毫米波雷达的径向速度观测，以光流为匹配条件恢复全速度，实现准确鲁棒的全场景(包括动态区域)多帧4D毫米波雷达点云聚合，相比于普通的4D毫米波雷达点云聚合方式，本发明聚合得到的点云有更好的一致性和准确性，可以更好地完成3D目标检测任务。
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