【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维成像，尤其涉及三维成像激光雷达的目标检测和二维成像摄像机的目标检测领域，具体为一种激光雷达与视频图像融合的车辆检测的方法。
技术介绍
1、近年来，基于激光雷达于视频融合的车辆检测已经成为交通监控、交通控制和自动驾驶等方面的重要课题。相比于传统单一的雷达或摄像头，多传感器融合不但继承了单一传感器的优点，提高了准确性和可靠性，更符合实际交通场景与人们的需求。
2、在自动驾驶领域，车辆的稳定行进是必须要保障的，同时还不能违背交通安全原则。为此，激光雷达、彩色摄像机，尤其是三维激光雷达是自动驾驶车辆上广为安装应用的传感器件。通过激光雷达和摄像机可以获得周围环境、包括相关的目标车辆的三维(3d)点云数据，目标车辆的外观和颜色数据。
3、随着激光雷达传感器件测量精度的不断提升，测量维度的增加和分辨率的提高为探测性能的提升提供了潜在的可能性。然而，要真正实现性能的提升，还需要更智能、更稳定的信息处理算法的支持。
4、此外，被检测的目标通常置于特定的背景环境中，甚至与背景融为一体。在激光雷达和摄像机...
【技术保护点】
1.一种激光雷达与视频图像融合的车辆检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对激光雷达原始点云图像进行滤波是要去除原始点云中的地面点云和一些杂波，所使用的算法是坡度分类加一致性检测与中值滤波。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对视频图像进行预处理是将视频图像灰度化，得到图像的灰度图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对被检测车辆的点云图使用DBSCAN算法进行点云聚类，得到点云图像的边界框。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过设定反...
【技术特征摘要】
1.一种激光雷达与视频图像融合的车辆检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对激光雷达原始点云图像进行滤波是要去除原始点云中的地面点云和一些杂波，所使用的算法是坡度分类加一致性检测与中值滤波。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对视频图像进行预处理是将视频图像灰度化，得到图像的灰度图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对被检测车辆的点云图使用dbscan算法进行点云聚类，得到点云图像的边界框。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过设定反射率的阈值来过滤车道两旁的护栏和树木的点云图，得到只有车辆目标的边界框。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将只有车辆目标的边界框叠加到视频图像上得到最后的感兴趣区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述感兴趣区域可以完成对视频图像中车辆识别区域的分割，原视频图像可以被快速分割成相应感兴趣区域个数的车辆识...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵海丽，李庆林，景文博，刘鹏，王彩霞，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：
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