作者:王战古,邵金菊,高松,孙亮,于杰,谭德荣 单位:广西大学 出版:《广西大学学报(自然科学版)》2017年第02期 页数:10页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGXKZ2017020030 DOC编号:DOCGXKZ2017020039 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《融合毫米波雷达与单目视觉的前车检测与跟踪》PDF+DOC2019年第12期 赵望宇,李必军,单云霄,徐豪达 《基于毫米波雷达和视觉信息融合的车辆检测》PDF+DOC 王淑林,张冉 《基于视觉的前方车辆探测技术研究方法综述》PDF+DOC2005年第10期 顾柏园,王荣本,余天洪,郭烈 《基于多传感器融合的路面车辆检测》PDF+DOC2015年第S1期 吴国星,赵春霞,刘家银,胡彬 《一种基于特征的车辆检测方法》PDF+DOC2006年第11期 郭磊,李克强,王建强,连小珉 《基于信息融合的道路前方车辆识别研究》PDF+DOC2009年第08期 马雷,武波涛,卢艳楠,张杨 《基于进化优化与增强特征的车辆识别研究》PDF+DOC2009年第26期 尚光辉,孔金生 《车辆防撞检测技术研究》PDF+DOC2008年第06期 刘志强,程红星,王运霞 《基于视觉传感器的道路前方车辆模型研究》PDF+DOC2014年第09期 陈勇,陈瑶 《基于信息融合的前方车辆检测方法》PDF+DOC2013年第04期 陆建华,王斌,胡凯,葛雷雨,陈海涛,朱金荣
  • 为提高汽车安全辅助驾驶系统对前方车辆识别的准确性和实时性,提出了一种基于摄像头和毫米波雷达信息融合的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定两个传感器坐标系之间的相互转化关系,对毫米波雷达数据进行预处理快速分割图像,以获得前方车辆识别的感兴趣区域;然后采用自适应阈值对感兴趣区域内的图像进行二值化处理以获得车辆底部阴影信息,利用边缘检测和霍夫变换得到车辆上下边界的位置信息;通过底部阴影和上下边界信息获得车辆识别的高度与宽度,最后根据车辆对称性特征建立识别窗口。试验验证表明,该方法前方车辆检测准确率为90.2%,单帧图像的处理速度为32 ms,能够满足智能汽车应用中的实时性和准确性的要求。

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