终检评审通过 创新训练 510电子与通信技术 智能交通校级

在自动驾驶中的交通场景中的目标检测在于用一种快速、高效的方法，实时检测道路上的特定目标。而实际场景中的目标很多情况下处于复杂的背景环境当中，因此，必须设计一种传感器检测方案，提高检测准确性，降低漏检和虚警率。一种广泛认同的方法是通过融合多传感器的数据，提高检测性能和鲁棒性。目前国内外研究毫米波雷达和视觉融合的技术较少，项目具有良好的创新性与一定的前瞻性。 本项目基于深度学习方法，对毫米波与视觉传感器进行感知融合，综合考虑不同传感器在精确性及适用场景等方面的优势，实现高准确的融合感知；结合目标轨迹跟踪及轨迹关联算法，提高对于目标检测的准确性，同时使用较低成本的摄像头和毫米波雷达，来解决传统激光雷达方案中存在的成本过高问题。项目最终目标为设计开发面向自动驾驶的可视化雷视融合感知演示系统。