近景远景多维度融合的三维目标检测算法

作     者：薛俊 赵铎涵 陶重犇 王琛 XUE Jun;ZHAO Duo-han;TAO Chong-ben;WANG Chen

作者机构：苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 清华大学苏州汽车研究院江苏苏州215134 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第12期

页      面：234-239,249页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62201375) 中国博士后自然科学基金(2021M691848) 江苏省自然科学基金(BK20220635,BK20201405) 苏州市科技项目基金(SYG202142) 

主　　题：自动驾驶 三维目标检测 多模态数据融合 速度信息回归 

摘      要：针对用于自动驾驶的三维目标检测算法特征层融合深度低,从而影响检测精准度的问题,提出了一种近景远景多维度融合的三维目标检测算法。算法分为两个阶段,第一阶段利用CenterNet检测得到粗粒度的目标信息,结合鸟瞰特征对ROI区域和检测任务进行划分。为了加强对全局的感知能力,并且更充分利用速度信息,第二阶段分为近景检测和远景检测,分别利用点级特征和径向速度作为先验信息,设计不同的特征融合模块,生成检测结果。在NuScenes和KITTI数据集上进行了实验,实验结果表明,上述方法较其它先进算法精确度更高、鲁棒性更好、泛化能力更强。