基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法

摘要：

为了提高车辆目标在不同测试条件下的识别效率,降低系统的漏检率和误检率,提出了一种基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法.该算法利用目标原点矩参量表征目标的红外特征,用匹配相似度表征目标的点云特征,再经过轴系对齐和尺度变换实现图像融合.实验采用激光雷达与红外同轴光路获取的两类数据进行图像融合,再利用目标匹配阈值进行迭代筛选,最终识别车辆目标.对比了1帧、20帧和40帧图像中具有不同属性的车辆目标识别效果,结果显示,本算法输出的目标识别区域正确适当.在1000帧图像的多种测试条件的实验中,本算法的漏检率均小于10.0％,误检率均小于5.0％,明显优于传统的距离向数据分类法和光谱分类法,验证了其具有较好的鲁棒性.

关键词：目标识别;图像融合;红外特征提取;点云匹配

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;吉林省高教学会高教科研项目;吉林省教育科学规划项目

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1238-1242