基于毫米波雷达与单目相机融合的车辆目标检测方法研究

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致谢

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于毫米波雷达的车辆检测

1.2.2 基于单目相机的车辆检测

1.2.3 基于毫米波雷达与单目相机融合的车辆检测

1.3 论文主要创新点

1.4 论文的章节安排

第二章 毫米波雷达目标的数据处理

2.1 毫米波雷达工作原理

2.2 毫米波雷达选型及数据解析

2.2.1 毫米波雷达选型

2.2.2 毫米波雷达的数据解析

2.3 毫米波雷达数据处理

2.3.1 毫米波雷达有效目标初筛选

2.3.2 有效目标的获取及跟踪

2.3.3 提取动态目标的分层聚类算法

2.4 本章小结

第三章 基于深度学习车辆检测的视觉处理

3.1 单目相机选型

3.2 基于深度学习的车辆检测

3.2.1 基于深度学习的目标检测算法简介

3.2.2 基于YOLOv4的车辆检测

3.3 单目相机测距

3.3.1 单目测距模型的搭建

3.3.2 单目相机内外参数标定

3.4 本章小结

第四章 基于传感器信息融合的前车检测

4.1 传感器信息融合方法简介

4.2 毫米波雷达与单目相机的时空对齐

4.2.1 雷达与相机的空间对齐

4.2.2 雷达与相机的时间对齐

4.3 毫米波雷达感兴趣区域的获取与处理

4.3.1 毫米波雷达动态感兴趣区域建立

4.3.2 雷达感兴趣区域横向位置矫正

4.4 基于两传感器优势互补的特征信息融合

4.4.1 雷达与视觉目标匹配

4.4.2 雷达与相机融合策略的制定

4.4.3 雷达和相机融合模型的搭建

4.5 本章小结

第五章 融合实验平台搭建与实车实验

5.1 融合实验平台搭建

5.2 毫米波雷达数据处理实车实验

5.3 单目相机测距实车实验

5.4 基于两传感器信息融合的前车检测实车实验

5.4.1 融合检测实车实验

5.4.2 融合检测效果对比分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况