一种道路场景多尺度目标检测方法和系统

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一种道路场景多尺度目标检测方法和系统
申请号:CN202510668760
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120198878B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种道路场景多尺度目标检测方法和系统,通过整合视觉摄像头、激光雷达与红外传感器的互补数据,结合硬件加速与动态算法优化,实现了全场景、多尺度目标的高精度实时检测。采用FPGA与GPU协同架构,在边缘端完成图像去噪、点云滤波及热图增强等预处理任务,并通过多模态特征融合生成统一输入;基于高斯混合模型(GMM)的动态聚类与非极大值抑制(Soft‑NMS)优化机制,自适应区分目标尺度并调整抑制策略,显著降低小目标漏检率。同时,云边协同调度策略支持紧急事件本地毫秒级响应与云端全局参数优化,兼顾实时性与计算深度。该方案可广泛应用于智能交通管理、监控及自动驾驶领域,为复杂道路场景下的目标检测与预警提供了高效、可靠的技术支撑。
技术关键词
视觉摄像头 激光雷达点云 高斯混合模型 融合特征 棋盘格标定 红外传感器 时间同步 多尺度 协同调度策略 多模态特征融合 多模态数据融合 智能交通管理 生成点云数据 多模态传感器 云端 场景 动态算法
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掌纹特征融合 手掌图像 身份验证方法 静脉 身份识别验证
高斯混合模型 工况识别方法 数据 典型 聚类
频谱特征 语义特征 音频特征 融合特征 多层感知机
地图更新方法 状态更新 点云地图 机器人位姿 激光雷达点云
剔除系统 蒙特卡洛 构建三维场景 多模态特征融合 决策