在提取ROI之后，许多研究将机器学习方法应用于进一步的感知任务。登录观元BI，点击“数据中心数据账户”，点击“新建数据账户”，在添加账户弹窗中，在账户平台框中选择“CirroData”，如下图： 同时，最新的IWR6843ODS雷达模块可以实现实时目标点云测绘，进一步丰富了采集数据的信息内容。
在参考文献[113]中，通过LiDAR和相机进行低级信息融合，并应用LiDAR的距离和角度信息来生成相应图像中的ROI。最后，他们合并了激光雷达、毫米波雷达和摄像头生成的目标列表。另外，随着目标数量的增加，JPDA算法将不再适合AD车辆实时跟踪目标。因此，许多研究首先使用雷达和激光雷达来提取目标的距离和方向信息，然后将位置信息映射到图像数据中以生成较少的ROI。
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根据是否存在移动单元[68]，激光雷达可分为三种类型：飞行时间（TOF）、三角测量激光雷达和相位测距激光雷达。主流是TOF激光雷达系统。传感器是自动驾驶系统感知外部世界的关键，其协同性能直接决定自动驾驶车辆的安全性。一般来说，正在研究的传感器主要包括雷达/超声波和摄像头（包括RGB-D、红外摄像头）、激光雷达和GPS/IMU。然后，应用城市交通场景中的真实数据集来展示JIPDAINAD的性能。
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AD车辆主要使用七种传感器，包括摄像头、毫米波雷达（MMW雷达）、全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、激光雷达、超声波和通信模块。 CirroData-AP分布式云数据库面向海量数据分析应用领域，让用户能够管理所有数据，进行快速统计分析，获得数据驱动的业务洞察。
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许多研究提取雷达或激光雷达目标的位置特征，并通过生成感兴趣区域（ROI）来辅助图像识别，直接将雷达检测到的目标的位置转换为图像以形成区域。改进的算法包括广义标记多伯努利（GLMB）滤波器、基数PHD（CPHD）、多目标多伯努利滤波器和广义标记多伯努利（GLMB）滤波器。在计算机视觉中，通常会在可能包含物体的图像中生成大量的感兴趣区域（ROI），并且这些ROI通过预先训练的分类模型进行分类。
因此，本文的条件是在图像的监督下从LidarpointCloud构建充满活力的语义图像，并通过KITTI数据集验证实时车辆检测的有效性。 CCD制造工艺复杂，量化效率较高，噪声较低，动态范围高，弱光条件下图像质量高。文献[128]进一步提出了车辆模型，包括等速车道保持（CVLK）模型、等加速度车道保持（CALK）模型、等速车道变换（CVLC）模型和等加速度车道变换（CALC）模型。