作者：赵望宇,李必军,单云霄,徐豪达 单位：武汉大学 出版：《武汉大学学报(信息科学版)》2019年第12期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWHCH2019120130 DOC编号：DOCWHCH2019120139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器融合的前方车辆识别方法研究》PDF+DOC2017年第02期 王战古,邵金菊,高松,孙亮,于杰,谭德荣 《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 《基于视觉与激光雷达数据融合的前车识别研究》PDF+DOC2020年第18期 杨晓丽,刘博涛,赵哲,段敏,苏欣,曹景胜 《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 《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 《量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第12期 董跃钧,李国伟 《动态曝光单目视觉惯导系统时间戳延迟估计方法》PDF+DOC2019年第06期 肖尧,阮晓钢,朱晓庆,黄静,董鹏飞

    • 对现有融合雷达与视觉的车辆检测方法进行改进，增加目标跟踪过程，进一步提升城市复杂环境下智能车前方车辆信息感知的准确性。首先，针对雷达数据处理，提出一种基于层次聚类的雷达杂波剔除方法；其次，针对视觉数据处理，提出一种基于目标景深的自适应车辆检测方法；最后，提出一种基于核相关滤波器(kernelized correlation filter，KCF)-扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)组合滤波的目标跟踪方法，对车辆几何与运动信息进行了有效估计。通过在不同交通环境与天气状况下进行实车实验，结果证明，该方法具有更好的可靠性与鲁棒性。

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