摘要
本发明公开了一种基于激光雷达的动态物体识别与追踪方法,包括如下步骤:S1:采集数据;S2:从光学图像数据中提取特征,从毫米波雷达中提取速度和距离信息,使用深度学习等方法增强特征的表达能力;S3:将激光雷达的点云数据与摄像头图像融合,对融合后的数据进行进一步处理;S4:融合多个目标列表以获取可靠和真实的目标信息,避免误报和漏检;S5:采用融合策略将多传感器获得的决策进行全面组合,并得到融合结果;S6:使用贝叶斯滤波方法,对传感器载体的状态进行实时估计和更新。本发明实现了对动态物体的识别与追踪。其有益效果在于提高了系统的感知能力,减少了误报和漏检,增强了系统的可靠性和准确性。
技术关键词
动态物体识别
光学图像传感器
追踪方法
光学图像数据
激光雷达传感器
激光雷达数据
更新时间戳
激光雷达点云数据
训练深度学习模型
融合算法
联合特征提取方法
贝叶斯滤波
多传感器融合方法
融合策略
噪声数据
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结构化日志数据
图谱
追踪方法
纳什均衡策略
语义向量
眼球模型
近眼显示设备
尺寸特征
光斑
眼动追踪方法
深度强化学习
压力感知模块
追踪方法
环境感知系统
障碍物