基于双分支抗噪声卷积的多模态三维目标检测方法

本发明公开了基于双分支抗噪声卷积的多模态三维目标检测方法，具体按以下步骤实施：步骤1，点云数据预处理；步骤2，构建基于场景重要性预测的抗噪声稀疏卷积块；步骤3，构建BEV空间通道双单元交叉融合模块；步骤4，构建动态自注意力融合的特征细化块；本发明设计了一种联合2D和3D稀疏卷积的抗噪声卷积主干PNRB，降低了图像深度补全带来的噪声、边界模糊和密度等问题，同时利用体素重要性筛选卷积计算方法提高了三维目标检测的精度和推理速度，解决了现有检测方法检测精度不足，图像融合边缘结果差的问题，检测精度超过大多数方法，检测速度大幅提升。