【摘 要】
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近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用。然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境。针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973160),航空科学基金(2018ZC52037),工信部民机专项(2018-S-36)。
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近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用。然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境。针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法。首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能。继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力。试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8%;此外,相对定
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