基于多模态融合的3D目标检测方法、系统、设备及介质

本发明提供了一种基于多模态融合的3D目标检测方法、系统、设备及介质，方法包括获取3D激光点云数据的点云特征信息和每张图片的分割mask；依据点云特征信息的深度信息和强度信息、图片的rgb三通道数据及分割mask，进行特征提取和空间转换得到该图片的特征图；通过多模态融合算法对3D激光点云数据和每张特征图融合并进行bev特征提取得到bev特征图；将bev特征图输入训练后的3D自动标注大模型进行3D目标标注得到3D目标检测框。本发明的方法通过现有深度学习网络进行标注时，存在对小目标、少样本目标、远距离目标的回归精度不高，对大目标的定位精度不高，引起的标准效率低、耗时耗力和标注质量低等问题。