【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路侧感知,特别涉及一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法及系统。
技术介绍
1、与车端感知相比,路侧感知可在长距离、广视角的路域范围内实现全量目标感知并输出连续轨迹数据,支撑车路融合感知、主动交通管控等应用,提高交通系统的运行效率和安全性。然而,在路侧复杂交通环境下,车辆间的随机遮挡给多目标感知与跟踪带来重大挑战,使轨迹数据存在多种可信性问题,例如“轨迹断裂”、“幽灵轨迹”等,严重影响系统管控的有效性。
2、在目标检测过程中,物理遮挡经常导致目标对象点云数据不完整,其关键特征处于不可见状态,削弱了模型的准确性。特别是在基于激光雷达的路侧感知系统中,由于系统纵向感知范围较远,远处目标往往容易被近处障碍物遮挡,加之3d点云的近密远疏特性,使得在遮挡情况下远处目标的特征提取变得尤为复杂。另一方面,现有3d目标检测算法大多基于端到端的神经网络模型,其性能高度依赖于训练数据集,本质上仅限于识别训练过程中包含的目标类型。因此,当这些模型被部署到真实应用场景中,遇到随机遮挡生成的点云数据或训练集中未标注的目标对象时
...【技术保护点】
1.一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于:所述3D点云数据预处理,包括路侧3D点云数据预处理:数据的接收与读取、点云组帧、外参变化、滤波处理流程。
3.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于:所述3D点云标注基于采集到的路侧点云数据,标注道路环境中的3D目标框,同时标注目标类别、遮挡、截断、轨迹ID信息。
4.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知
...【技术特征摘要】
1.一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于:所述3d点云数据预处理,包括路侧3d点云数据预处理:数据的接收与读取、点云组帧、外参变化、滤波处理流程。
3.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于:所述3d点云标注基于采集到的路侧点云数据,标注道路环境中的3d目标框,同时标注目标类别、遮挡、截断、轨迹id信息。
4.如权利要求1所述的一种基于不确定性量化的路域全量全要素可信感知方法,其特征在于:所述真值数据生成,即选取检测范围并将其划分为大小统一的网格,根...
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