一种基于深度学习的雷视信息融合识别方法和系统

一种基于深度学习的雷视信息融合识别方法和系统，对摄像机视频流进行目标检测与像素级分割，获得精细的车辆像素掩膜，在车辆像素掩膜对应的图像区域内提取线段并通过消失点聚类确定车辆在三个主方向的消失点，基于消失点与车辆像素掩膜恢复车辆三维像素包围框，将包围框顶点视作“临时标定板”，在线估算并优化相机内外参，将雷达测速与视觉姿态信息融合，输出每一目标的六自由度位姿。本发明获得高精度、高鲁棒性的车辆三维位置信息及姿态参数，为智慧交通系统持续稳定提供低成本和高可靠的高质量交通数据。