1.量产车端多传感器融合系统全向融合感知：基于6V5R1L配置，实现多传感器优势互补，保障城市道路全向安全覆盖多视角跟踪：BEV空间下统一进行车辆、车道线时序跟踪；分别维护Lidar、RV单源航迹全局航迹管理：设计代价矩阵实现单源与全局航迹最优关联，解决目标ID频繁切换状态估计平滑：采用CV/CTR

此项目提出了一种具备自动分类功能的视觉传感器，可通过注册图像方式进行自动类型识别。该视觉传感器主要包括图像采集模块，图像处理模块，分类功能模块，人机交互软件等。本人在此项目中主要负责开发图像处理模块和分类功能模块，在开发过程中主要使用了C/C++语言进行代码编写，使用了深度学习理论。经测试，所设计的视觉传感器，自动类型识别效果良好，分类正确率达99%以上。

利用定点相机拍摄现场图片，利用目标检测算法识别现场存在的烟雾和火焰并定位，获取信息后传送至后台并报警。 在该项目中我主要负责将工业场景的烟火识别数据采集，预处理，目标检测模型的训练和优化，模型轻量化部署等工作。