一种适用于复杂交通场景运动目标动态参数检测方法技术

本发明专利技术涉及一种适用于复杂交通场景运动目标动态参数检测方法，属于智能交通技术领域。该方法包括：S1：基于毫米波雷达获取交通场景的点云数据，以及基于视觉相机获取交通场景的图像数据；S2：坐标系平面统一：采用毫米波雷达与视觉相机的时空融合模型，将交通场景的点云数据投影至图像数据所在平面上；S3：确定毫米波雷达感兴趣区域，即从点云数据中筛选出雷达目标数据；S4：采用改进的YOLOv4的多层参数模型压缩网络对图像数据进行目标检测，输出目标类别。本发明专利技术可以提高车辆在复杂交通场景下的环境感知能力，利用不同传感器的优势提升感知系统的稳定性与可靠性，可以为决策系统提供更有效、更全面的感知信息。更全面的感知信息。更全面的感知信息。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于复杂交通场景运动目标动态参数检测方法


[0001]本专利技术属于智能交通
，涉及一种适用于复杂交通场景运动目标动态参数检测方法。

技术介绍

[0002]目前对道路环境的测量和认知主要由交通流量、天气气象信息、交通事件、交通管制信息、施工信息、拥堵情况几种信息构成。对于每种信息，均有不同的传感器进行测量和监控，如摄像头、能见度仪、气象传感器等。传感器的增加在获得更加丰富和精确的道路环境数据的同时，也带来了传感器功能重叠、设备安装分散、各类标准繁多、数据传输不同步、传感器数据利用不充分等问题，在覆盖交通道路和智能化道路发展过程中，存在“重建设、轻运营维护和统筹管理”的问题。目前已使用单一某个传感器无法实现对各种实际情况中的道路环境信息的准确认知，以及大规模大范围部署。
[0003]环境感知是智能驾驶技术中关键的一环，而获取更丰富、更准确的目标信息是环境感知研究的主要任务。由于单一传感器都有各自检测的局限性，仅依靠某一传感器难以获得全面的目标信息，而多传感器融合检测技术可以解决这一难题。在众多车载传感器中，毫米波雷达对目标信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于复杂交通场景运动目标动态参数检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：基于毫米波雷达获取交通场景的点云数据，以及基于视觉相机获取交通场景的图像数据；S2：坐标系平面统一：采用毫米波雷达与视觉相机的时空融合模型，将交通场景的点云数据投影至图像数据所在平面上；S3：确定毫米波雷达感兴趣区域，即从点云数据中筛选出雷达目标数据；S4：采用改进的YOLOv4的多层参数模型压缩网络对图像数据进行目标检测，输出目标类别。2.根据权利要求1所述的运动目标动态参数检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述毫米波雷达具备多个接收天线，通过计算每个天线接收回波信号之间的相位差来获取目标的角度值。3.根据权利要求2所述的运动目标动态参数检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述毫米波雷达发送频率变化并具有周期性的连续波信号，当发射的连续波信号遇到目标后产生回波信号，通过获取回波信号与发射信号存在的频率差来计算回波时延，从而计算出目标距离；对于运动目标回波信号还包含多普勒频移，通过提取多普勒频移即能计算出目标速度。4....

【专利技术属性】
技术研发人员：邓天民，兰一凡，何熳，彭栎丹，邓天清，代永康，
申请(专利权)人：重庆市佰强科技有限公司，
类型：发明
国别省市：