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基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究的中期报告 一、背景介绍 随着智能交通技术的快速发展，自动驾驶技术作为智能交通的重要组成部分，其在人工驾驶、车辆安全性能、交通拥堵、油耗等方面都具有广泛的应用前景。在自动驾驶技术中，目标检测技术是最为基础和关键的一环，通过对周围环境中目标的实时检测、跟踪和定位，为自动驾驶车辆提供了重要的基础数据。 二、研究内容 本研究拟针对基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术进行研究，主要目标包括： 1. 借助深度学习技术和卷积神经网络构建车辆目标检测的模型，提升检测精度和鲁棒性。 2. 探索适合车辆目标检测的特征提取方法，尤其是针对车辆遮挡、光照变化等实际情况的特征提取。 3. 考虑到实际路况的多样性，研究基于多传感器融合的目标检测技术，提升检测效果，实现更安全、更高效的自动驾驶。 三、研究进展 截至目前，本课题已完成以下工作： 1. 对当前主流的目标检测算法进行了深入研究及分析，分别采用YOLOv3和SSD模型进行实验验证，评估了不同算法在不同条件下的检测精度和速度。 2. 针对车辆目标检测中遮挡和光照变化等问题，结合图像增强技术，提升检测精度。 3. 研究并探究了多传感器融合目标检测方法，包括采用激光雷达和摄像头进行目标检测和跟踪，并取得了一定的成果。 四、下一步工作计划 接下来，本研究将继续深入开展以下研究方向： 1. 深入研究车辆目标检测特征提取方法，剖析各种技术的优势和局限性，并开展实验验证。 2. 进一步探索多传感器融合目标检测的技术路线，优化算法，并在真实道路环境中进行验证和评估。 3. 针对实际应用中遇到的更复杂场景，研究并实现鲁棒性更加强的目标检测算法，并进行综合评估。 五、结论 基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术是实现自动驾驶的基础和关键技术之一，本研究在目标检测算法的优化和多传感器融合等方面取得了一定成果，进一步的研究和探索将有助于提升自动驾驶技术的发展水平。