目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录

3.2 实测数据采集与分析  

3.2.1 回波数据处理 

3.2.2 毫米波雷达数据采集实验 

3.3 基于传统图像特征的目标识别算法 

3.3.1 基于灰度共生矩阵的时频图特征提取 

3.3.2 支持向量机分类器 

3.3.3 实验及结果分析 

3.4 基于卷积神经网络的目标识别算法

 3.4.1 卷积神经网络的基本理论 

3.4.2 卷积神经网络框架设计 

3.4.3 实验及结果分析 

基于图像的目标检测算法 

4.1 目标检测算法一般流程 

4.2 典型目标检测算法  

4.2.1 两阶段目标检测算法 

4.2.2 一阶段目标检测算法 

4.3 YOLOv7深度学习目标检测算法 

4.3.1 YOLOv7网络结构 

4.3.2 输入层中的Mosaic数据增强 

4.3.3 特征融合 

4.4 模型训练与测试  

4.4.1 实验环境与训练过程 

4.4.2 评价指标 

4.4.3 实验结果对比 

基于毫米波雷达与图像协同的目标检测 

5.1 空间同步与时间配准 

 5.1.1 空间坐标系转换 

5.1.2 相机参数标定 

5.1.3 时间配准 

5.2 基于毫米波雷达先验信息改进的图像检测网络 

5.2.2 基于雷达信息辅助的图像检测算法 

5.3 基于实测数据集的实验分析  

5.3.1 协同识别数据集构建 

5.3.2 协同识别算法实验及分析 

知识拓展

基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（YOLOv8）

一、安装依赖

二、代码实现

1. 数据加载与预处理

2. 特征提取与数据融合

3. 目标检测与跟踪

4. 结果可视化

三、完整代码运行示例

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本文篇幅较长分为上下两篇，上篇详见基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别

3.2 实测数据采集与分析