典型文献
联合多视角互投影融合的三维目标检测方法
文献摘要：
针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题,提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法.利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入,通过改进AVOD深度学习网络算法,对目标检测进行优化;加入多视角联合损失函数,防止网络图像分支退化.提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法,强化数据空间关联,进行特征融合.实验结果表明,改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时,提高了对小尺度目标的检测精度,实现了特征级和决策级融合的三维目标检测.
文献关键词：
智能车辆;多视角;三维目标检测;互投影融合;AVOD网络
中图分类号：
作者姓名：
赵亚男;王显才;高利;刘语佳;戴钰
作者机构：
北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081;天津航海仪器研究所,天津 300130
文献出处：
引用格式：
[1]赵亚男;王显才;高利;刘语佳;戴钰-.联合多视角互投影融合的三维目标检测方法)[J].北京理工大学学报,2022(12):1273-1282
A类：
互投影融合,AVOD
B类：
多视角,三维目标检测,目标检测方法,智能车辆,车辆目标检测,多传感器,目标区域,区域特征,特征融合,融合问题,多模态信息融合,视图,激光雷达点云,鸟瞰图,深度学习网络,网络算法,联合损失函数,防止网络,网络图像,出图,双视角,融合方法,数据空间,空间关联,MPF,小尺度目标,检测精度,决策级融合
AB值：
0.317941
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