基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别

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中文摘要：随着汽车保有量的增加和交通环境的日益复杂,汽车行驶安全性和交通事故发生率成为交通安全领域内重点关注的问题,通过智能辅助驾驶技术可以有效提升驾驶安全和降低交通事故发生率.为了提高智能驾驶辅助技术中环境感知的可靠性,提出了一种基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别方法.采用皮尔逊相关性系数改进了D-S证据理论,分析了雷达目标类别与雷达探测信息多参数耦合关系,建立了一种毫米波雷达稀疏点云的目标识别方法.在此基础上,对毫米波雷达信息和视觉检测信息进行加权,提升融合算法在不同工况下目标检测的准确性.实验结果表明,融合算法在不同工况下检测准确率达到93.29％,误检率和漏检率得到降低.相较于其他融合检测算法,本算法在视觉传感器发生漏检时,利用雷达检测算法仍可以对视觉漏检目标进行识别并给出相应的置信度.本工作为毫米波雷达与摄像头的数据融合提供了一种新方法.

外文标题：Target detection and recognition based on the fusion of millimeter wave radar and camera guided by improved D-S evidence theory

外文关键词：

target detectionevidence theorysensor fusionmillimeter wave radarcamera

作者：

刘锦涛、谭柱华、高正浩

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作者单位：

河北工业大学机械工程学院,天津 300401

关键词：

目标检测证据理论传感器融合毫米波雷达摄像头

基金：

国家自然科学基金资助项目基础加强计划重点基础研究项目

项目编号：

122721212019-JCJQ-ZD-142-00

出版年：

2024

DOI：

10.14081/j.cnki.hgdxb.2024.01.002

河北工业大学学报

河北工业大学

河北工业大学学报

CSTPCD

影响因子：0.344

ISSN：1007-2373

年,卷(期)：2024.53(1)

参考文献量16