毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法研究

摘要：

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％.

关键词：传感器融合、3D目标检测、神经网络、雷达、相机

所属期刊栏目：12

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：军队学科专业建设项目

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：23-30