摘要
本发明公开了一种基于多模态融合的天气自适应三维目标检测方法,包括:采集标注三维目标真值框的复杂天气下的多模态数据集;构建双重感知融合检测模型,对激光雷达点云、4D毫米波雷达点云进行特征提取并映射到BEV空间,通过目标感知增强模块生成BEV空间目标分布热图,通过天气感知调制模块生成4D毫米波雷达特征调制系数并调制4D毫米波雷达特征,与激光雷达特征拼接后输入解码器,输出目标检测结果;对模型进行训练并使用训练后的模型进行天气自适应目标检测。本发明通过目标空间感知门控与天气条件感知调制的双重机制,大幅提升了三维目标检测的精度,展现了卓越的性能,并在大雪、浓雾、冻雨等极端天气下提升了检测鲁棒性。
技术关键词
激光雷达点云
多模态
天气
二维卷积神经网络
Sigmoid函数
点云特征
标签
输入解码器
稀疏特征
网格
分支
多层感知机
分类器
模块
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