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申请/专利权人：北京理工大学重庆创新中心;西南大学
摘要：本发明提供一种基于雨天自动驾驶的雷达相机融合方法，包括：获取街道样本相机数据并进行雨滴模拟，形成训练数据集，结合深度展开网络与近端梯度下降算法搭建多阶段迭代的去雨网络架构，并采用训练数据集训练得到去雨网络模型；获取待测街道雨天相机数据，输入至去雨网络模型，得到去雨图像数据；获取对应的雷达点云数据并进行预处理，得到有效点云数据；基于centernet网络和瓶颈注意力机制，搭建雷达相机融合网络架构，训练得到雷达相机融合网络模型；将去雨图像数据和对应的有效点云数据，输入至雷达相机融合模型，得到目标检测结果。本发明能够提高雨天环境下的目标检测精度，使得自动驾驶感知能力的准确性和鲁棒性也得以提高。
主权项：1.一种基于雨天自动驾驶的雷达相机融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取街道样本相机数据，对所述样本相机数据进行雨滴模拟，形成训练数据集，结合深度展开网络与近端梯度下降算法搭建多阶段迭代的去雨网络架构，并采用所述训练数据集对所述去雨网络架构进行训练得到去雨网络模型；获取待测街道雨天相机数据，输入至所述去雨网络模型，得到去雨图像数据；获取所述待测街道雨天相机数据对应的雷达点云数据并进行预处理，得到有效点云数据；基于centernet网络和瓶颈注意力机制，搭建雷达相机融合网络架构，训练得到雷达相机融合网络模型；将所述去雨图像数据和对应的有效点云数据，输入至所述雷达相机融合模型，进行两次回归检测，融合两次回归检测的回归信息，得到目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学重庆创新中心 西南大学 一种基于雨天自动驾驶的雷达相机融合方法
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