作者：胡远志,刘俊生,何佳,肖航,宋佳 单位：清华大学 出版：《汽车安全与节能学报》2019年第04期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFQCAN2019040060 DOC编号：DOCQCAN2019040069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 提出了一种基于4线激光雷达(LADAR)与摄像头融合的方案，用于提高智能车辆对车辆目标的检测精度。首先调用卷积神经网络来识别图像中的目标，然后将点云与图像数据进行空间匹配，最后采用R-Tree算法快速配准检测框与相应的点云数据。利用点云的深度信息就能获得目标的准确位置。经过真实道路场景采集的图像与点云数据进行测试，结果表明：该融合算法将漏检概率(FN)从Mask R-CNN方法的14.86%降低到8.03%；因而，该融合算法能够有效的降低图像漏检的概率。

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