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申请/专利权人：安徽工程大学
摘要：本发明涉及自动驾驶环境感知中的3D目标检测技术领域，尤其涉及一种基于BEV视角下多模态融合的3D目标检测方法及系统，利用相机和激光雷达获取的传感器数据进行有效的3D目标检测，对于交通环境场景中的目标，本发明在鸟瞰图视角下观察场景中的目标，可以解决交通场景中存在的遮挡和侧向来车问题，进而保障驾驶车辆的安全性和稳定性。本发明利用不同传感器之间的互补性，将缺乏深度信息图像和点云不具有颜色和纹理信息的缺点，在BEV视角下进行多模态融合，避免单一传感器进行3D目标检测可能出现的问题。
主权项：1.一种基于BEV视角下多模态融合的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取激光雷达采集的原始点云数据，并对点云数据进行降噪预处理；S2、获取相机采集的图像数据；S3、基于通用的主干网络，从原始点云数据和图像数据中初步提取浅层次的特征，得到对应的点云特征和图像特征；S4、通过体素化方法，将点云特征转换为统一的网格表示，并运用3D稀疏卷积进一步处理，生成激光雷达BEV空间特征；S5、将分散的密集多视图的图像特征传播到3D体素空间，在三维空间内对Z轴进行压缩，生成相机的BEV特征；S6、构建激光雷达-相机BEV特征融合的交叉注意力机制，并通过计算相机特征与激光雷达特征的相似度，建立目标深度和特征之间的对应关系，输出深层次融合特征；S7、对输出的深层次融合特征进行处理，构建BEV自注意力机制进行特征的全局操作，获得全局融合特征；S8、将获得的全局融合特征输入到预测头中进行3D目标检测，得到3D目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工程大学 基于BEV视角下多模态融合的3D目标检测方法及系统
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