一种基于雷达与相机的多层级多注意力目标检测方法

本发明公开了一种基于雷达与相机的多层级多注意力目标检测方法，该方法首先获取公开数据集的雷达点云和图像，并进行预处理。其次基于DLA34网络构建SC‑DLA34特征提取网络，获得关联点云，对关联点云和图像进行多层级融合，得到初步融合特征。然后将关联点云特征与初步融合特征在通道层面拼接，将拼接后的特征输入PEA金字塔注意力模型，获得深层融合特征。其次将深层融合特征送入3D检测头后进行解码，估计检测目标的深度、速度、旋转和属性信息，并生成目标3D检测框。本发明使雷达信息和图像信息跨模态融合，提升了点云的表达能力，保证了模型对小目标的检测能力。