基于图像与点云融合的公路撒落物检测算法

公路撒落物是影响行车安全、造成交通堵塞的重要因素,及时检测并清理公路撒落物十分重要.通过总结分析撒落物的特点,利用点云处理定位精度高和图像处理分类精度高的特点,提出一种基于图像与点云融合的公路撒落物检测算法.所提算法包括路面目标提取、点云与图像信息融合和撒落物目标分类等3个步骤.首先,通过激光雷达点云进行道路边缘检测、地面点云滤波和点云聚类,提取路面上的目标点云团簇;然后,将目标点云团簇投影到时间与空间对齐的视觉图像中,获取对应的图像感兴趣区域;最后,使用优化后的ResNet-50进行目标分类.所提算法的平均检测精确率为94.84％,召回率为91.92％,具有良好的检测效果.