一种用于自动驾驶的实时目标检测、跟踪和运动预测方法

本发明公开了一种用于自动驾驶的实时目标检测、跟踪和运动预测方法，属于自动驾驶技术领域。本发明主要包括以下步骤：1.接收三维点云数据和相应的二维图像数据；2.提取点云和图像的特征表示；3.采取逐级融合的方式，对图像特征和点云特征进行多模态信息融合，得到自适应融合的体素特征；4.根据自适应融合的体素特征，采用目标检测输出头、行为跟踪输出头和行为预测输出头分析得到车辆周围运动物体的检测结果、跟踪结果和预测结果。该方法利用单个卷积神经网络，结合三维点云数据和相应的二维图像信息，实现了高效准确的三维物体检测、跟踪和运动预测。通过统一的网络架构，将传统多阶段流程整合为一个模型，提高了系统的效率和性能。