全面準(zhǔn)確的環(huán)境感知是智能車輛實(shí)現(xiàn)自主駕駛的基礎(chǔ)。智能車輛環(huán)境感知算法大多針對(duì)單一任務(wù)或單一目標(biāo),無法適應(yīng)車輛、行人和自行車等交通參與者同時(shí)存在的復(fù)雜行駛環(huán)境下的感知需求,而現(xiàn)有的多任務(wù)或多目標(biāo)環(huán)境感知算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性往往難以平衡。為此,本文建立了自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中常見動(dòng)態(tài)障礙物目標(biāo)和靜態(tài)道路的統(tǒng)一感知架構(gòu),提出了基于車載單目視覺的實(shí)時(shí)多目標(biāo)聯(lián)合感知框架,設(shè)計(jì)共用特征提取器及多個(gè)子任務(wù)分支的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),同時(shí)完成二維目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)三維信息估計(jì)和道路分割三個(gè)子任務(wù)的實(shí)時(shí)在線推理,最終實(shí)現(xiàn)車輛、行人和騎車人目標(biāo)的三維檢測(cè)和道路分割。首先,設(shè)計(jì)多任務(wù)聯(lián)合感知框架的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為共用特征提取器用于實(shí)現(xiàn)二維圖像特征的編碼,同時(shí)構(gòu)建多個(gè)獨(dú)立的解碼分支用于各個(gè)子任務(wù)的預(yù)測(cè)輸出。其次,為實(shí)現(xiàn)快速二維目標(biāo)檢測(cè),多個(gè)方面改進(jìn)現(xiàn)有單階段目標(biāo)檢測(cè)方法。針對(duì)行人和騎車人類別容易相互誤檢的問題,提出了層級(jí)分類策略;針對(duì)目標(biāo)相互遮擋的問題,采用軟性非極大值抑制后處理算法。再次,為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的三維重建,設(shè)計(jì)多項(xiàng)三維信息估計(jì)方法,以獲取目標(biāo)的三維位置、姿態(tài)及尺寸。提出基于空間遞增離散劃分的有序回... 

【文章來源】：清華大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

MultiNet模型在KITTI數(shù)據(jù)集上的測(cè)試效果圖[70]

第2章總體方案設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)圖2.1本課題目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象圖2.2坐標(biāo)軸定義與目標(biāo)描述量標(biāo)在其航向角ψ的方向上尺寸的為長(zhǎng)度L，在xz平面中與長(zhǎng)度垂直的方向上的尺寸為寬度W，Y軸方向的尺寸為高度H。車輛行駛場(chǎng)景中，車輛，行人和騎車人15

第2章總體方案設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)圖2.1本課題目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象圖2.2坐標(biāo)軸定義與目標(biāo)描述量標(biāo)在其航向角ψ的方向上尺寸的為長(zhǎng)度L，在xz平面中與長(zhǎng)度垂直的方向上的尺寸為寬度W，Y軸方向的尺寸為高度H。車輛行駛場(chǎng)景中，車輛，行人和騎車人15

【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]基于單目圖像的三維物體檢測(cè)研究[D]. 徐斌.武漢大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3357514