【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体涉及一种用于导航的低延迟运动目标检测方法和系统。
技术介绍
1、现有自动驾驶系统主要采取自然图像相机和毫米波雷达来实现环境目标感知与位移预测，从而规划导航路径、执行障碍规避与应急处置。对于突发事件,例如行人与摩托车突然横穿、车辆加塞以及被遮挡后突然出现的物体等,或极端环境下，例如在强逆光、隧道明暗突变等环境中，受自然图像相机和毫米波雷达的设备感知原理的局限性，其往往难以有效处理。
2、车载自然图像相机因固定帧率与依赖的曝光机制，在高速场景下易因运动模糊导致检测延迟高，动态范围不足则使其在强逆光、隧道明暗突变等环境中难以捕捉目标轮廓。毫米波雷达虽能测速，但其稀疏点云数据无法识别目标形态特征，易引发误判，进一步影响目标的轨迹预测，而多传感器融合方案因数据对齐与处理复杂度导致延迟叠加，难以及时响应紧急场景。
3、目前主要的事件相机目标检测方法主要关注于目标检测的精度和识别率，针对于事件相机的低延迟检测方法，目前仍然较少有研究。此外，针对于事件目标检测的事件稀疏性差异、时序上的位置偏移问题，目...
【技术保护点】
1.一种用于导航的低延迟运动目标检测方法,其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
3.根据权利要求2所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
4.根据权利要求2所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
5.根据权利要求1所述的低延迟运动目标检测方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种用于导航的低延迟运动目标检测方法,其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
3.根据权利要求2所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
4.根据权利要求2所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述根据车辆速度、车辆加速度与事件密度梯度实时调整事件流的时间窗口长度包括：
5.根据权利要求1所述的低延迟运动目标检测方法，其特征在于，所述脉冲神经网络包括4个级联的卷积模块；所述将所述事件图像输入脉冲神经网络得到输出的特征图包括：
6.根据权利要求1所述的低延迟运动目标检...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘翔宇，朱诗兵，罗章凯，武敏，代健美，李长青，苏琪，李宇轩，程颖，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事航天部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：
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