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相机与激光雷达融合的道路目标检测研究--第1页
第35卷第1期广西科技大学学报Vol.35No.1
2024年3月JOURNALOFGUANGXIUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYMar.2024
相机与激光雷达融合的道路目标检测研究
*
赵浙栋，张成涛，李习刊，杨航，覃立仁
（广西科技大学机械与汽车工程学院，广西柳州545616）
摘要：目标检测是自动驾驶感知系统的基础。由于单一传感器的感知存在时空盲区问题，本文提出一种基于
相机与激光雷达的后融合目标检测算法。该算法采用改进后的YOLOv5s视觉目标检测算法来检测目标类别，其
平均精度均值提高了2.75%。激光雷达感知采用分段聚类半径的欧几里得聚类算法对预处理后的点云信息进行聚
类，并检测出检测区域内物体的目标距离。通过标定的参数，将点云投影到图像上，以融合感知结果来确定检
测对象的类别和距离。本文在相关工况环境下对算法进行了验证和测试，结果表明：本文提出的目标检测算法
的检出率为88.9%，比单一相机感知的检出率提高了7.8%。
关键词：YOLOv5s；激光雷达；多传感器融合；目标检测
中图分类号：TN96；TN957.5DOI：10.16375/45-1395/t.2024.01.012
0引言泛，在检测速度及检测精度上皆性能良好。
在点云目标检测上分为深度学习方法与非深度
[12]
近年来自动驾驶技术飞速发展，其目的是提高学习方法。PointNet是处理点云数据的首个神经
驾驶的安全性和舒适性。目标感知系统是自动驾驶网络结构，其将所有独立的点特征聚合到一个全局
[1]点云特征中，无法提取空间点几何结构。针对这一
技术的重要组成部分。为了避免单一类型传感器
[13]
探测范围有限、安全冗余不足等缺陷，传感器融合问题，PointNet++以层级下采样的方式从小区域
技术利用具有互补特性的多种传感器来增强感知，中提取局部特征，进而获得整个点云的几何特征。
RandLA-Net[14]
[2]进一步优化了计算效率，但仍存在
已成为新兴的研究主题。
在图像目标检测领域中基于深度学习的目标检内存占用率过高等问题，不利于车载实时部署。在
[15]
测算法由于精度高、检测速度快，已成为研究的主点云目标检测传统领域中，范晶晶等针对点云的
[3]行人识别问题，结合人的几何特征，设计了基于
流方向。图像深度学习检测网络主要分为两大
类：一种是基于候选区选取的两阶段目标检测算KDTree和欧
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