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一种融合深度补全的伪雷达车辆检测方法 

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申请/专利权人:广西大学

摘要:本发明涉及自动驾驶技术领域,尤其是一种融合深度补全的伪雷达车辆检测方法,包括下述步骤:将摄像头所捕捉的场景信息转换为RGB图像;构建深度学习模型,以获得密集深度图,通过密集深度图计算获得场景中物体的距离数据;构建端到端两阶段的深度图补全模型,以获得颜色主导深度图及深度主导深度图;对颜色主导深度图及深度主导深度图进行处理,以分别获得尺度深度图及优化深度图,将尺度深度图及优化深度图进行融合,以获得融合深度图;将融合深度图转换为伪激光点云,以通过3D检测算法计算出车辆与摄像头之间的距离、速度及方向的信息。本发明通过构建深度图补全模型对深度信息进行补全,提高目标检测精度。

主权项:1.一种融合深度补全的伪雷达车辆检测方法,其特征在于,包括下述步骤:S1.将摄像头所捕捉的场景信息转换为RGB图像;S2.构建深度学习模型,通过卷积神经网络对RGB图像进行深度特征信息提取,以获得密集深度图,通过所述密集深度图计算获得所述场景中物体的距离数据;S3.构建端到端两阶段的深度图补全模型,深度图补全模型包括颜色主导分支及深度主导分支,通过所述颜色主导分支获得颜色主导深度图,通过所述深度主导分支获得深度主导深度图;S4.对所述颜色主导深度图及所述深度主导深度图进行处理,以分别获得尺度深度图及优化深度图,将所述尺度深度图及所述优化深度图进行融合,以获得融合深度图;S5.将所述融合深度图转换为伪激光点云,以通过3D检测算法计算出车辆与摄像头之间的距离、速度及方向的信息。

全文数据:

权利要求:

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