摘要
本发明公开了基于多传感器融合的三维目标检测与融合方法,涉及图像处理技术领域,包括:通过摄像头获取多方位二维图像数据,同步利用激光雷达获取点云数据,分别构建二维和三维边界框,经匹配筛选出优选二维图像与点云数据并进行特征融合,得到待测二维融合图像。随后精准获取其识别准确度并按降序排序,依次提取高准确度融合图像结合点云数据确定初步检测结果,基于结果科学设置目标几何信息,最终综合三维几何信息、融合图像细节及点云数据精度确定标准三维目标检测结果。本发明的优点在于:深度融合多传感器异构数据,经多阶段精细化处理与智能分析,显著提升复杂场景下三维目标检测的准确性与可靠性。
技术关键词
多传感器融合
多方位
融合方法
二维图像数据
识别标签
点云
像素点
坐标系
融合多传感器
激光雷达
深度学习模型
图像处理技术
标记
统计方法
长方体
点分配
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融合特征
多尺度特征
预测特征
分割方法
通道注意力机制
通道
数据融合方法
缺陷检测方法
计算机存储介质
坐标
YOLO模型
双向特征金字塔
图像增强
权重机制
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多传感器融合
电磁辐射传感器
综采工作面
分布式传感器
监测终端
多传感器融合
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定位方法
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SLAM系统