基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法及系统，包括：采集视觉数据与3D雷达数据；对采集到的数据进行视觉特征提取与3D特征提取；将提取到的特征进行融合后，使用前馈神经网络进行能见度的评估。在雨雾等恶劣天气条件下，采用的毫米波雷达技术可以穿透这些低能见度条件，仍然获取准确的环境信息。在低能见度条件下，可以提供准确能见度信息来调整车速，优化行车路线，甚至在必要时启动紧急制动。准确的能见度信息允许车辆智能系统在能见度下降时及时作出反应，从而避免因视线不佳而引起的事故。这对于提高雨雾天气等低能见度环境下的道路安全具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能见度评估，具体为基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法及系统。

技术介绍

1、大雾天气是严重影响道路交通安全的主要因素，特别是高速公路团雾，经常引起多车连环相撞的重大交通事故。由雾引起的交通事故，一方面是驾驶员没有及时感知到能见度的变化，另一方面是前方车辆在大雾天气没有开启雾灯，导致后车在能见度下降的情况下没有及时观察到并采取减速或制动措施。汽车通常都安装有雾灯，但大部分司机通常不会开启雾灯，而是用开启双闪灯的方法替代雾灯，由于波长原因，双闪灯在大雾天的穿透能力不如雾灯，造车后车无法及时识别，由此造成安全隐患。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的能见度评估方法基本依靠纯视觉、算法难度较大、训练过程复杂、鲁棒性不佳等。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，包括：

4、采集视觉数据与3d雷达数据；

5、对采集到的数据进行视觉特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述视觉特征提取包括，使用ResNet作为视觉特征提取器，输出256维特征张量；

3.如权利要求2所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述将提取到的特征进行融合包括，通过相机成像的几何将点3D云图的数据通过双线性插值法映射到图片中，计算点云匹配的图像坐标；

4.如权利要求3所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述能见度的评估包括，对图中的内容进行能见度的区域划分；

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【技术特征摘要】

1.基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述视觉特征提取包括，使用resnet作为视觉特征提取器，输出256维特征张量；

3.如权利要求2所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述将提取到的特征进行融合包括，通过相机成像的几何将点3d云图的数据通过双线性插值法映射到图片中，计算点云匹配的图像坐标；

4.如权利要求3所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述能见度的评估包括，对图中的内容进行能见度的区域划分；

5.如权利要求4所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述融合特征向量包括，对于图像中的每个像素点，计算lbp值；

6.如权利要求5所述的基于毫米波雷达的特征融合能见度评估方法，其特征在于：所述能见度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱辰宇，杨盛，杨聪，詹同，乔时琛，王健，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：