基于占用网络的自动驾驶车辆环境感知与目标跟踪方法

本发明公开了基于占用网络的自动驾驶车辆环境感知与目标跟踪方法，属于智能交通技术领域，包括：对数据集进行选择与预处理；利用Swin transformer模型实现输入图像整体特征的快速提取，并通过Swin transformer‑FPN框架融合二维图像特征；将融合特征输入视角变换模块，借助数据集中对应的点云信息监督生成特征的深度维度，完成2D到3D的转换；基于LSS‑FPN将当前时刻获取的BEV特征图与前一时刻特征图进行融合；通过连接的OCC Head头处理体素化融合特征，实现车辆周边环境的分类识别；将输出的体素化语义占用信息用于改进Deep Sort算法，实时跟踪解码后的动态体素目标，避免碰撞并保障自动驾驶车辆安全行驶。本发明解决了自动驾驶环境感知中的长尾问题，提升了网络泛化能力，确保行车安全。