基于特征融合的多层次多模态目标检测

程腾; 孙磊; 侯登超; 石琴; 张峻宁; 陈炯; 黄鹤

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基于特征融合的多层次多模态目标检测

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摘要

针对复杂环境下自动驾驶汽车环境感知的鲁棒性较低和小目标难以识别的问题,本文提出一种基于特征融合的多层次多模态融合方法.首先将图像与点云两种模态信息映射到同一维度,提取针对不同大小目标的层级特征,在此基础上进行多模态的多层次特征融合;并设计6次对比实验验证网络各模块的有效性.采用Waymo数据集结合蔚来汽车实车数据进行训练和测试,实验结果表明,该网络的检测MAP值较YOLO V3提升23.1％.

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来源
《汽车工程》 |2021年第11期|1602-1610|共9页
作者
程腾; 孙磊; 侯登超; 石琴; 张峻宁; 陈炯; 黄鹤;
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作者单位

合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230041;

合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230041;

合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230041;

合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230041;

国防科技大学电子对抗学院合肥230037;

蔚来汽车科技(安徽)有限公司合肥230071;

合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
自动驾驶; 环境感知; 层级特征融合; 多模态融合; 小目标检测;

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