Обнаружение транспортных средств имеет решающее значение для систем помощи водителю. Из-за сильного ухудшения дорожных условий в туманный день информация о транспортных средствах на изображениях неясна, что приводит к пропускам и ошибочным обнаружениям. Для решения этих проблем в данной работе предложен метод обнаружения транспортных средств в туманную погоду, объединяющий миллиметровый радиолокационный сенсор и машинное зрение. Во-первых, используется алгоритм удаления тумана на основе темного канала для предварительной обработки изображений, что повышает заметность информации о транспортных средствах в туманных изображениях. Затем применяется улучшенный алгоритм YOLOv5s с использованием дистилляции знаний: в сети извлечения признаков YOLOv5s интегрируется дистилляция знаний, при этом во время этапов локализации и классификации вычисляется потеря дистилляции, которая используется для обратного распространения и обучения компактной модели, обеспечивая повышение скорости обнаружения при сохранении точности визуального обнаружения. Наконец, применяется алгоритм сопоставления расстояний на основе поиска потенциальных областей объектов для решения о слиянии результатов обнаружения визуального и миллиметрового радиолокатора. На основе типа объекта и расстояния фильтруется помеха и ошибки, и сохраняются цели с высокой уверенностью после объединения радиолокации и визуального обнаружения, что повышает точность обнаружения транспортных средств. Экспериментальные результаты показывают, что метод достигает максимальной точности обнаружения 92,8% и полноты 90,7% в туманные дни, обеспечивая возможность обнаружения транспортных средств в таких условиях.

Обнаружение транспортных средств;миллиметровый радар;удаление тумана;дистилляция знаний;сопоставление по расстоянию;слияние на уровне решений