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多传感器融合

CA88会员中心登录融合算法利用不同时间和空间的多传感器数据资源,在解决目标探测、识别和跟踪等问题有更好的可靠性和鲁棒性,增强目标车辆的可信度,并扩展整个系统的空间覆盖率。

 

       

视觉与雷达融合

基于深度学习的视觉感知与毫米波雷达融合系统通过对目标的过滤、跟踪、关联、融合等步骤,将视觉极强的识别能力与雷达高精度测量特点集于一体,二者互相补充、互相验证,使得系统精度、检出率、虚警率、适应工况、可靠性和冗余度等都得到进一步提高,可以有效解决雷达传感器的多种corner case。

该系统经过数万公里测试,覆盖了全国20多省份及各种极端天气。可广泛应用于碰撞预警、主动刹车、自适应巡航等系统。

       

视觉与超声融合

基于全景环视图像的深度学习检测,够有效识别地面停车位、低矮障碍物、路沿、以及儿童、宠物等目标,弥补超声波传感器的检测盲点,并提前发现超声检测距离之外的运动行人和车辆。通过对超声和视觉检测的融合,CA88会员中心登录实现了完整的环境感知,避免倒车时碰撞造成的轮胎损坏或人员伤害。

此技术可应用于自动泊车辅助(APA)、自主代客泊车(AVP)等系统,实现更为安全,可靠的泊车功能。

技术演示

视觉与雷达融合结果