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本发明公开了一种基于C‑V2X的多传感器信息融合车辆检测方法，获取激光雷达和摄像头采集的数据，对获取的图像数据和点云数据进行预处理，YOLOv4在深度图像和去噪图像两个训练集上分别进行训练，得到两个训练好的模型，通过判断深度图像目标边界框和去噪图像目标边界框交并比IOU的大小，选择不同的融合策略，通过改进的DS证据理论进行融合，得到车辆检测融合结果，最后通过车车通信补充现有多传感器融合检测，输出准确性实时性较高的车辆检测结果。在原本激光雷达和摄像头融合检测基础上通过车车通信来补充，采用YOLOv4算法去对比训练模型，并通过改进的DS证据理论进行多传感器融合以减少检测误差，提升车辆检测的准确率并解决视觉障碍。
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