基于道路消失点的远距离路面微小障碍物检测

作     者：俞骏威 张黎明 陈凯 熊璐 余卓平 陈广 YU Junwei;ZHANG Liming;CHEN Kai;XIONG Lu;YU Zhuoping;CHEN Guang

作者机构：同济大学汽车学院上海201804 吉利汽车研究院(宁波)有限公司浙江宁波315336 慕尼黑工业大学机器人人工智能与嵌入式系统研究所德国慕尼黑85748 

基　　金：国家自然科学基金(61906138) 上海市人工智能创新发展专项重点项目 

出 版 物：《同济大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tongji University:Natural Science)

年 卷 期：2019年第47卷第S1期

页      码：213-216页

摘      要：针对自动驾驶汽车,提出一种以道路消失点为导向的结构化道路上远距离障碍物检测方法.分别搭建了现实和虚拟数据采集系统,在现实和虚拟环境中采集了新的数据集.采用深度学习方法,设计了一种新的基于全局特征的道路消失点检测模型,以该模型检测到的道路消失点为导向,确定图像中包含障碍物的区域,在该区域上进行障碍物检测.选择目前主流目标检测网络,在有消失点和无消失点导向的条件下进行对比试验.试验结果表明在增加消失点导向的情况下,对于微小障碍物的检测得到了较好的结果.

主 题 词：智能驾驶 视觉感知 数据集 道路消失点检测 微小障碍物检测 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.11908/j.issn.0253-374x.19710

馆 藏 号：203897912...