基于FPGA的多源數(shù)據(jù)融合目標(biāo)檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：5324 K
標(biāo)簽： 激光雷達(dá) 三維目標(biāo)檢測(cè) FPGA
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文檔介紹：隨著智能駕駛、機(jī)器人等技術(shù)的高速發(fā)展，在這些場(chǎng)景下常規(guī)的二維檢測(cè)算法并不能滿足環(huán)境感知的要求，需要三維目標(biāo)檢測(cè)去獲得精準(zhǔn)的環(huán)境信息。但是，目前大多主流的多源數(shù)據(jù)融合的三維目標(biāo)檢測(cè)模型都依賴于高算力、高功耗的平臺(tái)，難以在性能較低的嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。針對(duì)這些問(wèn)題提出了一種在低功耗的FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)多源融合的三維目標(biāo)檢測(cè)的方法，通過(guò)融合激光雷達(dá)點(diǎn)云與攝像頭圖像數(shù)據(jù)，來(lái)彌補(bǔ)點(diǎn)云特征信息的不足，以實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確率和檢測(cè)的穩(wěn)定性。同時(shí)結(jié)合FPGA平臺(tái)的特點(diǎn)，對(duì)融合的特征進(jìn)行篩選及處理，并結(jié)合量化策略對(duì)模型進(jìn)行壓縮。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，融合方式明顯提升小物體的準(zhǔn)確度，量化后的模型在三維檢測(cè)平均精度損失小于3%的情況下在端側(cè)FPGA平臺(tái)成功運(yùn)行。
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