[发明专利]一种基于深度学习的无人艇感知融合算法有效
| 申请号： | 201910653226.4 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110414396B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 尹洋;桂凡;王征;陈帅;李洪科;王黎明;卜乐平;刘小虎;王家林 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人： | 孔敏 |
| 地址： | 430033 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的无人艇感知融合算法，包括：步骤一、对摄像头采集的单帧图像进行目标检测，得到机器视觉数据；步骤二、将激光雷达输入的数据进行滤波、聚类，将离散的点聚类为目标信息，得到雷达数据；步骤三、将雷达数据和机器视觉数据进行数据关联：步骤一和步骤二分别处理完摄像头和雷达的数据后，将两者的观测目标进行匹配，建立雷达数据和机器视觉数据的数据关联模型，得到雷达和视觉测量目标的关联矩阵，通过雷达和视觉测量目标的关联矩阵筛选出关联程度较大的目标，进而实现对目标的感知。本发明能够融合雷达和视觉两个传感器的优点，给出目标足够的信息用于无人艇环境感知，并具有一定的鲁棒性，能够适应一定的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人 感知 融合 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的无人艇感知融合算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、对摄像头采集的单帧图像进行目标检测：利用卷积神经网络SSD框架对目标进行检测，获取目标的类别、数量、方位信息，得到机器视觉数据；步骤二、激光雷达信号处理：将激光雷达输入的数据进行滤波、聚类，将离散的点聚类为目标信息，得到雷达数据；步骤三、将雷达数据和机器视觉数据进行数据关联：步骤一和步骤二分别处理完摄像头和雷达的数据后，将两者的观测目标进行匹配，建立雷达数据和机器视觉数据的数据关联模型，得到雷达和视觉测量目标的关联矩阵，通过雷达和视觉测量目标的关联矩阵筛选出关联程度较大的目标，进而实现对目标的感知。
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