申请/专利权人：西南林业大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117784161A

主分类号：G01S17/86

分类号：G01S17/86;G01S7/497;G06V10/764;G06T7/80;G06T7/62;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/80;G06V10/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及一种ROS的相机和激光雷达融合目标检测方法，包括如下步骤：S1、利用工业相机和激光雷达获取图像和点云数据，进行图像点云数据时间匹配，创建融合目标检测数据集；S2、对相机激光雷达进行标定，求取相机到激光雷达的转换参数；S3、将图像数据集输入YOLOv3模型进行处理得到目标类别及二维检测框；将点云数据进行动态阈值聚类处理，得到目标距离信息并拟合出目标三维检测框；S4、利用S3中已求得的转换参数将点云三维框转换为二维并与已检测的目标二维框建立关联并融合；S5、在ROS操作系统将各个步骤编写为节点并联立起来实现融合的目标检测。本发明方法低成本，并可精确实现相机和激光雷达融合的目标检测。

主权项：1.一种ROS的相机和激光雷达融合目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用工业相机和激光雷达获取图像和点云数据，进行图像点云数据时间匹配，创建融合目标检测数据集；S2、对相机激光雷达进行标定，求取相机到激光雷达的转换参数；S3、将图像数据集输入YOLOv3模型进行处理得到目标类别及二维检测框；对点云数据进行地面和无关点云滤除，然后进行基于动态阈值的聚类处理，得到目标距离信息并拟合出目标三维检测框；S4、利用步骤S2中已求得的转换参数将点云三维框投影到二维图像上，并与YOLOv3模型已检测到的目标二维框建立关联，然后根据权重和框坐标计算目标检测的融合框；S5、在ROS操作系统将各个步骤编写为节点并联立起来实现融合的目标检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南林业大学 一种ROS的相机和激光雷达融合目标检测方法

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