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[2018年IEEE智能交通系统国际会议（ITSC） - 美国夏威夷州毛伊岛（2018.11.4-2018.11.7）] 2018年第21届智能交通系统国际会议（ITSC） - 一种用于海上环境目标检测的高效多传感器融合方法

DOI：10.1109/ITSC.2018.8569890 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 由于算法运行于固有不确定且动态变化的环境中，加之物体的快速移动，稳健的实时目标检测与跟踪成为自主运输系统中的难题。因此，跟踪与检测算法必须协同工作，以实现被检测物体的平滑追踪，进而为导航系统所用。本文首先提出一种基于概率数据关联方法的高效多传感器融合方案，以获得精确的目标检测与跟踪结果。该方案融合了雷达、激光雷达、RGB摄像头和红外摄像头四大独立传感器的检测结果，基于融合检测数据生成目标区域提案，随后采用卷积神经网络（CNN）识别这些区域内的物体类别。该CNN通过不同渡轮驾驶场景的真实数据集训练而成?；谡媸凳菁母儆敕掷嗍笛榻峁砻?，本方案能在海事环境中提供可靠的目标检测与分类结果。
作者： Mohammad-Hashem Haghbayan，Fahimeh Farahnakian，Jonne Poikonen，Markus Laurinen，Paavo Nevalainen，Juha Plosila，Jukka Heikkonen
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过融合雷达、激光雷达、RGB摄像头和红外摄像头这四大传感器检测结果，并采用卷积神经网络（CNN）进行目标分类，以实现海上环境中精确的目标检测与跟踪效果。

研究成果

所提出的多传感器融合方法与卷积神经网络分类技术，在海事环境中能提供可靠的物体检测与分类结果，未来可扩展至时序数据处理，并研究卷积神经网络输出不确定性以实现跨连续传感器数据的物体追踪。

研究不足

该方法在处理原始激光雷达数据中的噪声雷达目标检测和反射时可能存在局限性，这可能导致出现虚影物体。与车载环境相比，海上环境中目标物体的距离更远，从而影响传感器性能。

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