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路侧雷达相机融合感知工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=路侧感知的定义 · 雷达相机融合的价值 · 课程目标
课程导入目标=路侧感知的…
02
路侧感知系统概述
目标=智慧交通与车路协同背景 · 路侧感知典型场景 · 系统组成
路侧感知系统概述目标=智慧交通
03
传感器基础
目标=毫米波雷达工作原理 · 相机成像模型 · 激光雷达简介
传感器基础目标=毫米波雷达…
04
雷达数据基础
目标=FMCW体制 · 距离速度角度测量 · 点云与目标列表输出
雷达数据基础FMCW
05
相机数据基础
目标=图像采集 · 内参外参 · 畸变模型
相机数据基础目标=图像采集
06
坐标系与标定基础
目标=世界坐标系 · 雷达坐标系 · 相机坐标系
坐标系标定基础
07
雷达相机联合标定
目标=标定板与目标设计 · 外参标定方法 · 时间同步标定
雷达相机联合标定目标=标定板
08
时间同步与空间同步
目标=硬件触发 · 软件时间戳对齐 · 运动补偿
时间同步空间同步
09
雷达数据处理
目标=点云滤波 · 聚类 · 跟踪
雷达数据处理目标=点云滤波
10
相机数据处理
目标=图像预处理 · 目标检测网络 · 语义分割
相机数据处理目标=图像预处理
11
融合层级概述
目标=数据级融合 · 特征级融合 · 决策级融合
融合层级概述目标=数据级融合
12
数据级融合方法
目标=点云与图像像素关联 · 雷达点投影到图像 · 图像深度估计与雷达点云配准
数据级融合方法目标=点云
13
特征级融合方法
目标=雷达特征提取 · 图像特征提取 · BEV特征融合
特征级融合方法目标=雷达特征提…
14
决策级融合方法
目标=雷达目标与视觉目标关联 · 匈牙利匹配 · JPDA
决策级融合方法目标=雷达目标
15
目标检测与分类融合
目标=雷达与视觉检测结果融合 · 多模态目标分类 · 置信度融合与投票策略
目标检测分类融合
16
目标跟踪与轨迹融合
目标=卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 粒子滤波
目标跟踪轨迹融合
17
深度学习方法在融合感知中的应用
目标=多模态神经网络 · 点云与图像联合学习 · 端到端融合模型
深度学习方法融合感知
18
BEV感知与路侧视角
目标=BEV表示 · 鸟瞰图生成 · 路侧多相机BEV
BEV感知
19
路侧场景典型挑战
目标=遮挡 · 逆光 · 雨雾
路侧场景典型挑战目标=遮挡
20
数据集与评测
目标=路侧公开数据集 · 标注工具 · 评测指标
数据集评测
21
工程化部署
目标=边缘计算平台 · 模型压缩 · 量化
工程化部署目标=边缘计算平…
22
实时性与可靠性设计
目标=流水线设计 · 多线程 · 异步处理
实时性可靠性设计
23
案例实战一
目标=单路口雷达相机融合感知系统搭建 · 包括标定 · 同步
案例实战一目标=单路口雷达…
24
案例实战二
目标=高速公路路侧融合感知 · 包括远距离目标检测 · 多目标跟踪与事件检测
案例实战二目标=高速公路路…
25
案例实战三
目标=城市道路复杂场景融合感知 · 包括遮挡处理 · 行人检测与交通参与者交互
案例实战三目标=城市道路复…
26
常见问题与调试
目标=标定不准 · 时间不同步 · 融合误匹配
常见问题调试
27
系统集成与测试
目标=硬件集成 · 软件架构 · 接口设计
系统集成测试
28
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据隐私
安全合规
29
前沿技术与发展趋势
目标=4D毫米波雷达 · 超分辨率雷达 · 多模态大模型
前沿技术发展趋势
30
综合提升与项目总结
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 团队协作
综合提升项目总结