自适应优化BEV特征的3D目标检测方法、装置及计算机设备

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推荐专利
自适应优化BEV特征的3D目标检测方法、装置及计算机设备
申请号:CN202411950715
申请日期:2024-12-27
公开号:CN120047935B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及自适应优化BEV特征的3D目标检测方法、装置、计算机设备及可存储介质。本自适应优化BEV特征的3D目标检测方法包括从Nuscenes数据集中获取环视图像数据;利用特征提取骨干网络对环视图像进行特征提取,得到图像特征;将图像特征升维至BEV空间,压缩z轴得到BEV特征;在BEV空间中均匀设置N个待查询的3D query box,将候选框投影至BEV平面得到2D旋转框,提取2D旋转框内的BEV特征作为先验特征,使用query box的中心点作为查询点,利用相机参数将查询点投影至图像特征平面插值得到对应的查询特征,在通道层面融合先验特征与查询特征;利用融合特征预测perd box和标签得分label,在得分前k个pred box的6个面的中心手工生成优化点,加上偏移后使用其对应的融合特征优化更新BEV特征,将优化后的BEV特征送入定位检测头和分类检测头,分别3D物体边界框和预测出物体类别。本发明优点:极大地提升了环视图像的3D目标检测的准确度。
技术关键词
图像 融合特征 坐标系 相机外参 查询特征 计算机设备 检测头 网络模型训练 语义特征提取 视角 栅格 查询机制 双线性插值 数据 神经网络模型 模块 注意力 旋转框
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