智能驾驶目标检测方法研究与应用

智能驾驶浪潮下，高精度目标检测是保障出行安全的核心关键。本书聚焦复杂场景下目标检测的误检、漏检等痛点，以政策为导向、技术为核心、应用为目标，构建了多维度解决方案体系。从遮挡环境的行人检测到夜视、高速场景的车辆与车道线识别，从多传感器融合的近场检测到车路协同的三维感知，系统呈现了从算法设计到实验验证的完整路径。
作者团队深耕智能网联汽车领域多年，内容兼具理论深度与实践价值。书中涵盖主流数据集、评价指标及改进算法，既有经典技术梳理，又有前沿方案创新，为车企研发人员、高校师生提供了兼具工具性与指导性的权威参考。

核心特色
聚焦核心痛点：针对性解决遮挡、夜视、高速等复杂场景检测难题
技术体系完整：覆盖从基础理论、算法设计到实验验证的全流程
实践导向鲜明：包含数据集构建、参数设置、行业应用等实操内容
适用场景广泛：兼具工具书与教材属性，适配研发人员与高校师生

本书围绕智能驾驶目标检测核心技术与实际应用，系统探讨了复杂场景下的目标检测面对的误检、漏检、泛化性不足等核心问题，提出了多维度智能驾驶目标检测解决方案。第1章和第2章主要围绕国家近年来关于智能驾驶发展的政策，重点介绍智能驾驶目标检测技术研究背景和意义，以及后续解决方案中可能用到的数据集和评价指标等基础知识；第3章主要探讨遮挡环境下的行人目标检测方案，提出了改进蚁群算法解决复杂背景下行人误检测率高的问题；第4章和第5章主要针对夜视、高速环境下的车辆和车道线检测算法进行了研究，阐述了面向无人驾驶环境的车辆和车道线检测数据集的构建思路并对实践结果进行了讨论；第6章着重分析了多模态数据的近场区域目标检测方法，改善了检测器在智能车辆近场区域的目标检测能力；第7章主要构建了车路协同下的三维目标检测网络，有效提高了车端与路端不同模态下算法的目标检测精度。全书以智能驾驶感知技术基础为支撑，聚焦智能驾驶中遮挡、夜视、多模态以及车路协同等核心场景与问题，系统阐述了从算法设计到实验验证的完整路径，可为智能驾驶复杂环境感知系统的设计与研发提供重要的理论支撑和技术参考。
本书主要面向车企等与智能驾驶相关的研究人员、开发人员，以及高校计算机学院、汽车学院相关专业师生。本书可作为智能驾驶开发的参考工具书，也可以作为智能驾驶目标检测的教材。

肖艳秋，教授，博士生导师，河南省黄大年式教学团队带头人，河南省学术技术带头人，中原英才，主要从事新能源智能网联汽车、复杂装备数字化设计与制造、机电系统动力学分析与控制等领域的理论研究与应用技术转化工作。系统开展新能源汽车电动化、网联化和智能化相关技术的基础理论研究和多元化应用示范，探索智能网联汽车从感知到决策端到端大模型的研发与优化，积极推动商用车智能感知技术在实际场景中的落地应用，同步推进相关专业技术人才培养。现已发表学术论文100余篇，出版教材3部，申请发明专利60余项，获国家科技进步二等奖1项，河南省科技进步奖一等奖3项，中国机械工业科学技术特等奖1项，河南省科技成果奖2项，获河南省教育教学成果奖特等奖1项和一等奖2项。

第1章绪论1
1.1智能驾驶相关国家政策及技术发展历程1
1.2智能驾驶目标检测技术要点4
1.2.1行人目标检测算法4
1.2.2复杂环境下车辆目标检测算法6
1.2.3复杂环境下车道线检测算法7
1.2.4近场区域目标检测算法9
1.2.5车路协同三维目标检测算法16
第2章目标检测技术基础18
2.1目标检测概述18
2.2经典目标检测算法18
2.2.1经典一阶段目标检测器19
2.2.2经典二阶段目标检测器20
2.3面向自动驾驶的常见目标检测数据集22
2.3.1国外自动驾驶目标检测数据集22
2.3.2国内自动驾驶目标检测数据集27
2.4目标检测性能评价指标36
2.4.1精度36
2.4.2召回率36
2.4.3平均精度36
2.4.4交并比37
2.4.5准确率38
2.4.6F1Score38
第3章遮挡环境下的行人目标检测39
3.1基于改进聚合通道特征候选区域选择40
3.1.1聚合通道特征提取40
3.1.2软级联Adaboost分类建议区域41
3.2特征提取网络42
3.2.1卷积特征提取43
3.2.2主成分分析法降维44
3.3基于蚁群算法优化支持向量机行人检测45
3.3.1支持向量机分类45
3.3.2改进蚁群算法支持向量机45
3.4实验结果与分析47
3.4.1不同检测方法对比47
3.4.2支持向量机优化结果分析49
3.5技术应用与发展趋势50
3.5.1技术应用50
3.5.2发展趋势56
第4章复杂环境下车辆目标检测58
4.1夜视环境下车辆目标检测58
4.1.1特征提取网络58
4.1.2夜间车辆检测网络结构61
4.1.3数据集及实验参数设置65
4.1.4实验结果与分析66
4.2高速移动环境下车辆目标检测72
4.2.1高速移动环境下车辆检测网络结构72
4.2.2数据集及实验参数设置77
4.2.3实验结果与分析79
4.3行业应用与发展趋势86
4.3.1行业应用86
4.3.2发展趋势90
第5章复杂环境下车道线目标检测92
5.1夜间环境下车道线目标检测92
5.1.1夜间车道线检测网络结构92
5.1.2实验数据集95
5.1.3实验结果与分析96
5.2高速移动环境下车道线目标检测98
5.2.1高速移动环境下车道线检测网络结构98
5.2.2数据集及实验参数设置102
5.2.3实验结果与分析104
5.3技术应用与发展趋势109
5.3.1技术应用109
5.3.2行业应用109
5.3.3发展趋势112
第6章多传感器融合下的近场区域目标检测114
6.1基于CenterNet的图像特征信息预处理115
6.1.1深层聚合网络特征提取115
6.1.2三维边界框估计118
6.2基于FPointPillars的点云特征融合118
6.2.1激光雷达点云信息预处理118
6.2.2毫米波雷达点云信息预处理119
6.2.3点云信息融合120
6.3基于最近相邻原则的图像点云特征信息融合121
6.3.1图像点云信息配准121
6.3.2归一化网络121
6.3.3实验结果与分析122
6.4基于多传感器特征信息优化的近场区域目标检测方法126
6.4.1多元注意力模块127
6.4.2基于动态连接学习的特征融合130
6.4.3实验结果与分析132
6.5技术应用与发展趋势137
6.5.1技术应用137
6.5.2发展趋势141
第7章车路协同下的自动驾驶三维目标检测143
7.1车路协同多传感器融合方案143
7.2基于Euclidian距离和匈牙利匹配算法的决策级融合检测145
7.3基于时间补偿的车路协同决策级别融合检测145
7.3.1时间补偿模块146
7.3.2带有时间补偿的车路协同检测146
7.4实验结果与分析147
7.4.1实验平台147
7.4.2实验参数设置147
7.4.3基于图像或激光雷达点云三维目标检测148
7.4.4车路协同后融合检测150
7.5行业应用与发展趋势155
7.5.1行业应用155
7.5.2未来发展趋势157
参考文献159