摘要
本发明公开了一种基于激光传感的车辆检测与识别方法及系统,涉及车辆检测领域,首先通过多波段激光阵列获取障碍物反射信号,利用波长、时差及强度差异进行初步分类并构建点云特征;随后采用轻量化网络滤除噪声点,并对点云空洞及遮挡区域进行智能补全;接着按障碍物距离实施分级体素化处理,远距离目标粗粒度降采样,近距离目标细粒度保留细节;最终通过轻量化PointPillars网络与三维卷积网络的双阶段验证机制,实现远近目标的精准分级检测与目标可靠性复核,兼顾实时性与准确性,解决的是现有激光雷达检测技术存在适应性差、精度低、动态场景适应能力不足的问题,本发明能够实现高精度、实时性强的车辆检测与识别。
技术关键词
激光传感器阵列
障碍物
识别方法
点云特征
车辆
深度学习网络
多波段激光器
生成对抗网络
K近邻算法
时间差
信号采集模块
移动最小二乘法
邻域
波分复用方式
局部空间特征
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时间差
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