作者：吴国星,赵春霞,刘家银,胡彬 单位：华中科技大学 出版：《华中科技大学学报(自然科学版)》2015年第S1期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHZLG2015S10600 DOC编号：DOCHZLG2015S10609 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 《基于毫米波雷达与图像融合的车辆检测》PDF+DOC2011年第S2期 胡彬,赵春霞,刘家银 《传感器在无人驾驶汽车中的应用研究》PDF+DOC2020年第01期 姚小勇,朱德灿 《使用非视觉传感器的移动机器人定位问题的研究方法》PDF+DOC1998年第02期 孟庆浩,彭商贤 《激光焊接中窄拼缝被动光视觉检测方法》PDF+DOC2019年第04期 刘超,邵文军,黄禹,王辉,李根,章小龙 《路面识别系统的设计与实现》PDF+DOC2011年第04期 石维佳,马水,马彬,郭建磊 《路面车辆的视觉检测方法》PDF+DOC2010年第02期 缪小冬,李舜酩,沈峘,刘建娅,安木金 《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 《基于线性阵列包络线偏移叠加的车辆检测方法》PDF+DOC2015年第05期 陶良小,靳平,王同东,朱维 《基于嵌入式Linux多传感器融合的移动机器人避障系统》PDF+DOC2013年第03期 黄先伟,童怀,陈德艳

    • 为了高效地检测路面车辆目标，提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道，利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点，生成稀疏概率图.在图像数据通道，结合稀疏概率图与图像底层特征，建立视觉显著模型并生成车辆显著图像.在显著图上利用过分割方法快速定位路面车辆的位置.本方法在结构化道路下进行了大量实验，结果表明：本方法有效的克服了基于视觉传感器的车辆检测方法对光照敏感的缺陷，相比于基于单一传感器的车辆检测方法，本文方法具有更高的精确度和鲁棒性。

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