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智能车上视觉感知计算若干关键技术研究的中期报告
智能车上视觉感知计算是指通过装载在车辆上的视觉传感器和计算设备，实现对车辆周围环境的识别、理解和分析，进而实现自主驾驶、避障等功能。本研究的中期报告对智能车上视觉感知计算若干关键技术进行了研究总结。
1.视频传感器技术
通过研究各种视频传感器技术，如摄像头、立体视觉和多光谱成像，分析了它们的优缺点和适用场景。摄像头是应用最广泛的视频传感器，具有较低成本和易用性等优点；立体视觉能够实现真实三维场景的重建，适用于在更复杂的环境中进行精确定位；多光谱成像可以获取更多的图像信息，特别在低亮度条件下具有优势。根据不同的应用场景，可以选择合适的视频传感器组合。
2.目标检测与跟踪技术
通过研究目标检测与跟踪技术，如深度学习算法和卡尔曼滤波器，对实现智能车辆的目标检测和跟踪进行了分析。深度学习算法具有高精度和强泛化能力，适用于大规模目标检测和跟踪；卡尔曼滤波器是一种常用的跟踪算法，能够对目标运动进行预测并进行追踪。根据不同的应用场景和需求，可以选择合适的目标检测和跟踪算法。
3.SLAM技术
通过研究SLAM技术，即同时定位和地图构建技术，对其应用于智能车辆的优势和挑战进行了总结。SLAM技术能够对车辆周围的环境进行建模，同时实现车辆的定位，从而有助于实现自主驾驶。但是，SLAM技术对计算能力和算法复杂度的要求较高，因此需要对其进行针对性的优化和改进。
4.数据集与评估
通过研究智能车上视觉感知计算的数据集和评估方法，对其制定和应用进行了分析。合适的数据集和评估方法能够对视觉感知算法的效果进行准确的评价和比较，从而有助于算法的优化和改进。
根据以上关键技术的研究，本研究提出了智能车上视觉感知计算的可行性方案，并在实际应用中逐步推进。