【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及摄像头探测，具体为一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法及系统。
技术介绍
1、在摄像头探测领域，自动驾驶汽车对摄像头的高精度和高适应性识别能力的需求正不断增长。传统的目标识别方法主要包括基于模板匹配、基于特征点以及基于机器学习的方法。特别是近年来，随着人工智能的迅猛发展，深度学习显著提高了目标识别的精度和效率。尽管如此，这些方法在应对复杂多变的驾驶环境时，仍面临识别精度不足和适应性差的挑战。这些方法需针对特定目标设计特征，泛化能力差；对光照变化、遮挡、背景干扰敏感；多尺度目标检测困难，实时性不足等缺陷。
2、这些缺陷的根本原因在于自动驾驶汽车的目标通常位于地面附近，这导致摄像头捕捉的信号容易被周围的地面噪声所掩盖，进而影响到探测的准确性和稳定性。为了解决这一问题，通常一是提高硬件的分辨本领，二是采用优异的滤波算法将信号波与噪波分离出去。传统的滤波技术最为成熟而广泛使用的是卡尔曼滤波算法和均值滤波算法，然而，迄今为止，这些技术在自动驾驶汽车的视觉识别领域的应用中仍面临诸多挑战。卡尔曼滤波算法虽然能在一定程度...
【技术保护点】
1.一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述摄像头的数量为2-8个，分布于车辆的顶部、前保险杠、后视镜或侧方位置，且至少两个摄像头的视场角重叠区域覆盖车辆前方50米至150米范围。
3.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述S1中的数据集构建具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述融合算法包括：
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述摄像头的数量为2-8个，分布于车辆的顶部、前保险杠、后视镜或侧方位置，且至少两个摄像头的视场角重叠区域覆盖车辆前方50米至150米范围。
3.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述s1中的数据集构建具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述融合算法包括：
5.根据权利要求4所述的一种应用于自动驾驶汽车的高精度目标识别方法，其特征在于：所述步骤a中，空间点阵技术的实现包括：将第i个...
【专利技术属性】
技术研发人员：羊富贵，武永华，任海科，乔亮，余运龙，赵春莹，颜峰坡，胡绍祖，
申请(专利权)人：福建江夏学院，
类型：发明
国别省市：
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