一种自适应特征增强融合的伪点云多模态目标检测方法

本发明涉及图像处理及目标检测领域，具体涉及一种自适应特征增强融合的伪点云多模态目标检测方法。所述方法包括：首先，从KITTI数据集中选取跟车辆有关的图片和原始点云，并对原始点云进行预处理；其次，将图片和预处理后的点云输入深度补全网络获得深度图，再将深度图转化成伪点云；然后，设计一个阶段性引导滤波算法，滤除伪点云中的无用点，将滤波后的点云与原始点云相融合，得到经过稠密补全的点云；最后，将稠密补全的点云输入进自适应特征增强融合模块实现增强补全点云与图像的融合效果。该方法减轻计算负担的同时可保证伪点云的精度，有效提升自动驾驶场景下中车辆检测的准确率。