一种基于深度估计及前景生成的三维目标检测方法

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一种基于深度估计及前景生成的三维目标检测方法
申请号:CN202510936412
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120852499A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及自动驾驶相关技术领域,尤其涉及一种基于深度估计及前景生成的三维目标检测方法,首先构建基于注意力机制和不确定性引导的环视相机深度估计算法,增强了图像对重叠区域的感知能力并促使网络对图像深度估计中不确定性较大的区域进行学习,其次构建了结合深度信息和自适应前景生成的环视BEV特征生成算法,通过环视相机深度估计网络所生成的精确深度信息,进行线性递增离散化处理并将其引入前向投影模块,为前向视图转换提供深度约束并针对BEV特征在空间分布上的不均匀性,设计了自适应前景生成模块,通过多尺度感受野的卷积核学习BEV特征,并自适应地提取前景区域所在的特征。
技术关键词
深度图 深度值 投影模块 环视相机 网格 ResNet网络 像素点 深度融合网络 sigmoid函数 图像深度估计 深度估计算法 图像分割网络 全局平均池化 注意力 解码器结构 双线性插值 邻域特征 上采样 多尺度
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