典型文献
城市环境下基于双目视觉的移动目标检测
文献摘要：
随着无人驾驶等技术的快速发展,利用车载传感器收集城市环境数据,实现城市环境信息的精确提取成为研究热点.然而,车载传感器在数据获取时的自身移动和周围移动目标的干扰,增加了城市环境信息提取的难度.针对该问题,提出了基于双目视觉的移动目标检测算法.该算法利用深度学习Faster R-CNN技术和基于SLAM的VINS Fusion计算框架,整合了目标检测、同步定位与制图、图像匹配等技术,通过位姿解算过程获取了目标在真实世界中的位置坐标并检测目标移动状态.实验结果表明,该方法可在动态场景下精准分离动态目标和图像背景,能实现在复杂城市场景中的移动目标检测.
文献关键词：
移动目标检测;多传感器融合;城市复杂环境数字化;深度学习;同步定位与制图
中图分类号：
作者姓名：
程顺生;覃驭楚;吕炎杰
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室,北京 100101;中国科学院大学 电子与通信工程学院,北京 101408
文献出处：
引用格式：
[1]程顺生;覃驭楚;吕炎杰-.城市环境下基于双目视觉的移动目标检测)[J].地理空间信息,2022(03):7-11
A类：
同步定位与制图,城市复杂环境数字化
B类：
城市环境,双目视觉,移动目标检测,无人驾驶,用车,车载,环境数据,环境信息,数据获取,信息提取,目标检测算法,法利,Faster,SLAM,VINS,Fusion,计算框架,图像匹配,过位,位姿解算,真实世界,动态场景,精准分离,动态目标,和图像,城市场景,多传感器融合
AB值：
0.305149
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
