模拟激光雷达点云在路侧感知算法中的应用

邹凯; 郭云鹏; 陈升东; 袁峰

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模拟激光雷达点云在路侧感知算法中的应用

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路侧感知算法融合车载感知算法实现了超视距感知, 基于深度学习的感知算法性能取决于激光雷达点云标签标注的质量, 而点云标签相对于二维图像更难标注, 需要大量时间人力成本进行标注, 且现行感知算法都是针对于车载激光雷达. 针对这些问题, 本文提出了一种基于路侧激光雷达栅格特征聚类的感知算法, 该算法首先对路侧激光雷达点云栅格化并提取特征, 再构建深度学习方法模型学习栅格的初级感知信息, 最后根据初级感知信息进行聚类完成感知检测. 本文还利用仿真平台模拟路侧激光雷达点云, 并研究混合数据集在感知算法训练上的应用, 基于模拟数据预训模型微调(Fine-tune)在感知算法上的应用. 实验结果表明, 本文提出的路侧感知算法具有较高的实时性与可靠性, 模拟路侧激光雷达点云有助于路侧感知算法训练, 减少路侧感知算法对标注工作的依赖, 提高感知算法性能.

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来源
《计算机系统应用》 |2021年第6期|246-254|共9页
作者
邹凯; 郭云鹏; 陈升东; 袁峰;
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作者单位

广州中科院软件应用技术研究所广州 511466;

广州中科院软件应用技术研究所广州 511466;

广州中科院软件应用技术研究所广州 511466;

广州中科院软件应用技术研究所广州 511466;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
感知算法; 激光雷达; 模拟仿真; 深度学习;

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