典型文献
毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法研究
文献摘要：
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％.
文献关键词：
传感器融合;3D目标检测;神经网络;雷达;相机
中图分类号：
作者姓名：
侯志斌;陆峰;娄静涛;朱愿
作者机构：
陆军军事交通学院 学员五大队,天津300161;陆军军事交通学院 军事交通运输研究所,天津300161
文献出处：
引用格式：
[1]侯志斌;陆峰;娄静涛;朱愿-.毫米波雷达与相机两级融合的3D目标检测方法研究)[J].智能计算机与应用,2022(10):23-30
A类：
Centerfusion
B类：
毫米波雷达,两级融合,目标检测方法,多传感器融合,自动驾驶,领域感,感知系统,复杂天气,气场,远距离,小目标检测,检测效果,数据层,条码,机信息,信息融合,立三,三通道,注意力机制,特征提取网络,截锥,锥体,数据关联,达信,检测精度,nuScenes,mini,融合网络,比基,基准网络,mAP,检测指标,NDS
AB值：
0.3858
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