在智能車輛環(huán)境感知系統(tǒng)中,基于毫米波雷達和單目相機信息融合的目標(biāo)跟蹤方法是一種綜合考慮傳感器性能和成本的優(yōu)選方案。準(zhǔn)確的傳感器量測和運算量小的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法是目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵和難點所在。由于單一的雷達傳感器或單目相機等視覺傳感器的檢測性能易受到特定交通環(huán)境的影響,導(dǎo)致在多鄰近目標(biāo)場景下易發(fā)生錯誤關(guān)聯(lián)。因此,研究智能車輛在一般道路場景下毫米波雷達和單目相機信息融合的目標(biāo)跟蹤方法具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價值。本文基于毫米波雷達和單目相機兩類異構(gòu)傳感器的信息融合,提出了適用于一般道路場景的智能車輛目標(biāo)檢測以及目標(biāo)跟蹤方法,具體研究內(nèi)容如下:1.系統(tǒng)分析了基于傳感器信息融合的目標(biāo)檢測及目標(biāo)跟蹤問題的研究背景、現(xiàn)狀、存在的問題,介紹了智能車目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤的原理和基本方法。2.研究了道路交通環(huán)境中,在特定車路條件下基于毫米波雷達與單目相機的目標(biāo)檢測方法。在基于毫米波雷達的道路目標(biāo)檢測方面,提出了利用道路寬度及車輛速度約束進行雷達數(shù)據(jù)處理及目標(biāo)特征量分析的目標(biāo)檢測方法;在基于單目相機的道路目標(biāo)檢測方面,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單目相機圖像序列進行像平面目標(biāo)識別,通過設(shè)定車輛、行人目標(biāo)與道路水平面之... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀
    1.3 問題分析
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 論文章節(jié)安排
第2章 相關(guān)技術(shù)分析
    2.1 目標(biāo)融合跟蹤系統(tǒng)
    2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    2.3 融合濾波
    2.4 聯(lián)合標(biāo)定和時間同步
        2.4.1 多坐標(biāo)系定義
        2.4.2 毫米波雷達與單目相機聯(lián)合標(biāo)定
        2.4.3 時間同步
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于車路條件約束的目標(biāo)檢測方法
    3.1 基于車路條件約束的毫米波雷達目標(biāo)檢測方法
        3.1.1 車路條件約束的毫米波雷達目標(biāo)檢測系統(tǒng)
        3.1.2 毫米波雷達檢測目標(biāo)數(shù)據(jù)處理
        3.1.3 基于特定車路條件下的毫米波雷達目標(biāo)檢測實驗
    3.2 基于車路條件約束的單目相機目標(biāo)檢測方法
        3.2.1 車路條件約束下的單目相機目標(biāo)檢測系統(tǒng)
        3.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單目相機目標(biāo)檢測
        3.2.3 基于特定車路條件下的單目測距及實驗
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于純角度關(guān)聯(lián)的多傳感器融合目標(biāo)跟蹤方法
    4.1 總體方案
    4.2 全局角度關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 扇形跟蹤門的形成
        4.2.3 基于角度關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
    4.3 雷達與相機目標(biāo)航跡融合算法
    4.4 仿真分析
        4.4.1 角度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)仿真
        4.4.2 融合濾波仿真
    4.5 本章小結(jié)
第5章 雷達與相機融合的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計及實驗
    5.1 需求分析
    5.2 系統(tǒng)框架設(shè)計
        5.2.1 硬件架構(gòu)
        5.2.2 軟件架構(gòu)
    5.3 實驗驗證
        5.3.1 目標(biāo)檢測實驗與分析
        5.3.2 目標(biāo)跟蹤實驗與分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SSD和MobileNet網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法的研究[J]. 任宇杰,楊劍,劉方濤,張啟堯.  計算機科學(xué)與探索. 2019(11)
[2]基于三幀差法和交叉熵閾值法的車輛檢測[J]. 李秋林,何家峰.  計算機工程. 2011(04)
[3]具有魯棒特性的車載雷達有效目標(biāo)確定方法[J]. 劉志峰,王建強,李克強.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(05)

碩士論文
[1]基于視覺與雷達信息融合的智能車環(huán)境感知算法研究[D]. 莫春媚.重慶大學(xué) 2018



本文編號：3179132