一种基于多源多表示信息融合的3D目标检测方法

一种基于多源多表示信息融合的3D目标检测方法，涉及智能驾驶感知领域。本发明将输入的3D点云数据体素化，通过体素特征编码层实现体素内逐点特征的聚合；使用DeepLabv3模型作为2D骨干网络提取图像特征；提出了图像特征索引方法，对图像特征和体素特征进行对齐，将体素特征和相应图像特征融合得到多模态特征；使用3D稀疏卷积网络从多模态特征中提取深层特征，将深层特征转化为鸟瞰图特征；通过距离投影将输入的3D点云数据转化为距离视图表示，提出了频率感知的自适应扩张卷积网络，从距离图像中提取多尺度特征；将距离特征转化到鸟瞰图，与从多模态特征得到的鸟瞰图特征拼接进行3D目标检测。本发明提升了3D目标检测精度。