一种非结构化环境下多模态稀疏融合三维目标检测方法

本发明涉及一种非结构化环境下多模态稀疏融合三维目标检测方法，该方法基于复杂度感知的候选区域动态采样策略，通过点云几何特征与图像光谱特征的跨域自补偿、多视角稀疏特征的融合，提高了障碍物区域的感知能力与识别精度、远距离动态目标检测性能与实时性；在ParScaleNet图像主干网络中引入抗形变卷积组与地形梯度感知注意力模块，强化了复杂场景边缘特征的提取，提升了特征的跨尺度表征能力；在Transformer后部署具有语义保持能力的ContraSpaceOpt模块，通过类别对比损失函数与特征空间各向异性约束，抑制了障碍物特征过度平滑、保持障碍物的空间可分性，有效解决了障碍物导致的点云断裂与纹理失准问题。