毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法研究

侯志斌; 陆峰; 娄静涛; 朱愿

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毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法研究

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多传感器融合是当前自动驾驶领域感知系统的重点。针对在恶劣复杂天气场景下目标以及远距离小目标检测效果差的问题,提出一种基于毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法。该方法先在数据层将毫米波雷达条码化处理与相机信息融合建立三通道图像,然后输入到加入注意力机制的特征提取网络中进行初级检测;在特征层采取截锥体数据关联的方式,将毫米波雷达信息与初级检测结果进行关联,进一步提升检测精度。实验结果显示,在大型自动驾驶数据集nuScenes下的mini集对融合网络进行评估,相比基准网络Centerfusion,平均精度(mAP)提升了1.09%,检测指标(NDS)提升了1.21%。

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来源
《智能计算机与应用》 |2022年第10期|23-30|共8页
作者
侯志斌; 陆峰; 娄静涛; 朱愿;
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作者单位

陆军军事交通学院学员五大队;

陆军军事交通学院军事交通运输研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
传感器融合; 3D目标检测; 神经网络; 雷达; 相机;

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