[发明专利]一种前方车辆检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 201910876938.2 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110738121A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 张娟;马忠贵 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11237 北京市广友专利事务所有限责任公司 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种前方车辆检测方法及检测系统，能够提高车辆检测、定位的可靠性和精确性。所述方法包括：通过激光雷达和视觉传感器分别获取前方车辆的点云数据和图像，并获取点云数据和图像中目标的标签类别；利用特征提取器对获取的点云数据和图像进行特征提取，将提取的特征进行像素级映射融合；利用融合后的特征及目标的标签类别对双区域生成网络进行训练，生成感兴趣区域并进行类别检测，输出前方车辆的三维检测结果。本发明涉及计算机视觉领域。 | ||
| 搜索关键词： | 点云数据 前方车辆 标签类别 图像 计算机视觉领域 感兴趣区域 视觉传感器 特征提取器 车辆检测 激光雷达 检测系统 类别检测 区域生成 三维检测 特征提取 融合 像素级 映射 输出 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种前方车辆检测方法，其特征在于，包括：/n通过激光雷达和视觉传感器分别获取前方车辆的点云数据和图像，并获取点云数据和图像中目标的标签类别；/n利用特征提取器对获取的点云数据和图像进行特征提取，将提取的特征进行像素级映射融合；/n利用融合后的特征及目标的标签类别对双区域生成网络进行训练，生成感兴趣区域并进行类别检测，输出前方车辆的三维检测结果。/n
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