目前智能交通的發(fā)展已上升為國(guó)家戰(zhàn)略,成為推動(dòng)國(guó)家戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要推手。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)作為交通智能化的基礎(chǔ)支撐技術(shù),其實(shí)現(xiàn)了對(duì)感知目標(biāo)的精確分類和定位,檢測(cè)性能的好壞直接影響后續(xù)的融合決策控制環(huán)節(jié),是大量智能高級(jí)任務(wù)的必備前提。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在智能交通領(lǐng)域具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。二維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前復(fù)雜的道路環(huán)境,針對(duì)三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),僅僅依靠單一攝像頭很難獲取準(zhǔn)確三維信息,雙目或三目視覺(jué)技術(shù)的準(zhǔn)確性仍然不高,且攝像頭性能受環(huán)境影響較大。相比技術(shù)上的創(chuàng)新,激光雷達(dá)能夠獲取目標(biāo)準(zhǔn)確三維信息、穩(wěn)定性高等優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)了攝像頭的不足,同時(shí)圖像數(shù)據(jù)具有豐富的顏色信息以及稠密的像素點(diǎn)等優(yōu)勢(shì)。因此本文面向智能駕駛環(huán)境,利用多傳感器間的互補(bǔ)特性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取性能,提出基于激光雷達(dá)與攝像頭的三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。從深度特征信息表達(dá)和多源數(shù)據(jù)融合兩方面對(duì)三維目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行如下改進(jìn):(1)針對(duì)深度特征信息表達(dá)的特征提取階段,提出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化的殘差網(wǎng)絡(luò),并利用卷積核變換實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輕量化。在復(fù)雜度不變、輸出維度不變的原則下,通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)確定最佳拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)算法提升了4.6%。...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1智能駕駛技術(shù)在交通車輛中的應(yīng)用DARPA也迎合國(guó)家發(fā)展需求，2008年后將一成不變的沙漠背景更換為城市背景，該項(xiàng)賽事代表了世界最先進(jìn)水平，是科研工作者研究學(xué)習(xí)的風(fēng)向標(biāo)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-2-1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析智能輔助駕駛技術(shù)的發(fā)展與科技進(jìn)步和社會(huì)需求休戚相關(guān)，其早期興起的動(dòng)力主要來(lái)源于國(guó)防需求，以美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究規(guī)劃局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA）發(fā)起的無(wú)人駕駛....

圖1-3智能駕駛系統(tǒng)的模塊劃分從圖1-3中可以看出，車輛的環(huán)境感知模塊是智能駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)貫穿車輛行

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-3-從圖1-2中可以看出，車輛的硬件設(shè)備必不可少的就是傳感器，沒(méi)有哪一輛無(wú)人駕駛車輛可以完全脫離傳感設(shè)備，它是車輛行進(jìn)的“觸角”，是車輛做出正確判斷預(yù)警控制的依據(jù)。每一輛智能駕駛車輛上都會(huì)安裝智能駕駛系統(tǒng)，其按照功能模塊劃分感知模塊、決策模塊、控制....

圖2-1目標(biāo)檢測(cè)流程圖

挑戰(zhàn)。本節(jié)將對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論、基于候選區(qū)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)算法、基于端-端回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)算法作進(jìn)一步闡述、分析和對(duì)比。2.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò)，主要用于處理具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輸入數(shù)據(jù)，如具有相關(guān)性的一維時(shí)間序列和二維圖像序列等。針對(duì)二維....

圖2-2卷積運(yùn)算操作示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-12-數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作的一層。從數(shù)學(xué)上講，卷積是一種抽象的數(shù)學(xué)運(yùn)算，稱(*)nfg為f和g的卷積，其連續(xù)形式定義式（2-1），離散形式定義為式（2-2）：(*)()()tfgfgtd（2-1）(*)()()nfgfgn（2-2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)卷積層....

本文編號(hào)：3908356