基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法

本申请涉及车辆自动驾驶领域，具体涉及一种基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法，包括：采集相机图像和激光雷达的点云数据；对相机图像进行去噪处理得到相机数据，根据在相机数据中提取的二维空间特征确定第一鸟瞰图特征；对点云数据进行稀疏优化处理得到第二鸟瞰图特征；分别将第一鸟瞰图特征和第二鸟瞰图特征投影至鸟瞰图空间，通过鸟瞰图空间对BEV特征进行融合，得到融合后的目标鸟瞰图；将目标鸟瞰图转换城3D目标检测结果。本申请通过将相机与雷达特征映射到统一的BEV平面进行深度融合，确保了不同数据的空间对齐，从而更精确地结合图像和点云的优势，充分利用两者的互补信息，提升了3D目标检测的准确性和鲁棒性。