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基于雷达和视觉融合的行人检测方法研究的开题报告
开题报告：
一、研究背景
随着自动驾驶技术的不断发展，行人检测便成为了自动驾驶技术中不可或缺的一部分。其中，基于雷达和视觉相结合的行人检测方法，能够将雷达数据和图像数据融合，提高检测精度，从而更有效地解决行人检测的问题。此外，由于行人是道路上最危险的目标之一，因此行人检测不仅可以提高自动驾驶汽车的安全性能，也能够减少交通事故的发生。因此，基于雷达和视觉融合的行人检测方法研究具有重要意义。
二、研究目的
本文的主要研究目的为：探究基于雷达和视觉融合的行人检测方法，并实现相关算法，通过实验验证其检测精度和速度。
三、研究内容和方法
本文研究的具体内容和方法如下：
1.雷达数据和图像数据的获取和处理：在行人检测过程中，需要获取雷达数据和图像数据。因此，本文将首先根据实际数据采集设备，获取行人特征数据，并对数据进行处理和预处理。
2.行人检测算法的研究：针对基于雷达和视觉相结合的行人检测，本文将从算法的角度入手，研究如何将雷达数据和图像数据融合，提高检测的精度和速度。在算法研究过程中，本文将采用以下方法：
（1）基于深度学习的检测算法：利用深度学习的网络结构，在训练数据集中学习各种角度的行人形态和运动特征，然后根据这些信息进行行人检测。
（2）基于双目视觉的检测算法：利用双目摄像头的成像原理，将左右两个视角的视频流进行匹配，辅助行人检测算法。
3.算法实现与实验验证：本文将基于Python语言，通过编程实现算法，以开源代码库为基础，对算法进行改进和优化。然后，通过构建检测系统，利用实验数据进行验证，以验证算法的正确性和有效性。
四、研究意义和创新点
本文研究基于雷达和视觉融合的行人检测方法，对于提高自动驾驶汽车的安全性能，减少交通事故的发生，具有重要的意义。本文研究的创新点主要体现于以下几个方面：
1.利用深度学习网络，将雷达数据和图像数据进行融合，实现了更准确的行人检测。
2.利用双目视觉的成像原理，提高了行人检测的效率和精度。
3.在实验验证过程中，本文采用了一系列的指标，对算法的检测精度和速度进行了全面的评估。
五、研究计划和进度安排
本文从2022年1月开始，预计于2023年6月完成。计划安排如下：
1.2022年1月-2022年3月：数据采集和处理、文献综述。
2.2022年4月-2022年6月：算法研究和方案设计。
3.2022年7月-2022年10月：算法实现和结果分析。
4.2022年11月-2023年3月：实验验证和数据分析。
5.2023年4月-2023年6月：论文撰写和答辩准备。
六、参考文献
[1]ZhangYY,GaoW.PedestrianDetectioninCrowdedScenesUsingMultiscalePedestrian-SpecificFilters[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2020,PP.
[2]SadeghianA,KosarajuV,HiroseN,etal.SophisticatedOnlineReal-timeTrackingwithHistory(SORT-SH)[J].arXiv:1911.07241v1[cs.CV],2019.
[3]王瑾,许婉丽.多模态信息融合的人体姿态识别[J].计算机科学,2018,45(11):296-300.