视觉与毫米波雷达目标的匹配

资 源 简 介

视觉与毫米波雷达目标的匹配

详 情 说 明

视觉与毫米波雷达目标的匹配是自动驾驶和智能感知系统中的关键技术挑战。毫米波雷达能够提供目标的距离、速度和方位信息，但在目标分类和形态感知上存在局限；而视觉检测可以精确识别物体类别和轮廓，但对距离和速度的测量精度不足。

匹配过程首先需要对两种传感器的坐标系进行统一转换，通常将毫米波雷达的极坐标数据转换为与视觉系统一致的笛卡尔坐标系。接着需要通过时间同步确保两者的检测结果处于同一时刻。在数据关联阶段，常用的方法包括最近邻匹配、匈牙利算法或联合概率数据关联等，通过计算目标在空间位置、运动特性上的相似度来建立对应关系。

实际系统中还需要考虑毫米波雷达的虚警和漏检问题，以及视觉检测的遮挡情况。为提高匹配成功率，通常会引入多帧跟踪信息，利用目标运动连续性来辅助匹配决策。此外，深度学习的方法也被越来越多地应用于跨模态特征提取和相似度计算，进一步提升匹配准确率。