【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉检测,是目标检测与深度学习的应用,具体涉及一种基于多模态融合的三维目标检测方法及装置。
技术介绍
0、
技术介绍
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1、目前,人工智能需求不断更新,二维目标检测算法以无法满足较复杂的环境,如自动驾驶场景等。自动驾驶场景下,仅依靠二维目标检测算法只能获取到平面信息。
技术实现思路
1、为了解决以上问题,提出了三维目标检测算法。此类方法可获取物体的位置、三维尺寸、角度等信息。在三维场景下目前搭载在自动驾驶环境多使用单一传感器,但在自动驾驶系统的应用中,在不同环境条件下对周围环境的准确理解对于保证安全至关重要。
2、使用多模态数据融合的方法,不再依赖单一传感器,使用不同传感器对当前环境进行互补的信息感知,可以提高整体系统的准确性。决策融合的多模态融合方法,只需要在检测级别进行关联,无需考虑数据对齐的问题。工控机内存大,可存储较大的激光雷达点云数据,并且可灵活运用于工程领域。
3、本专利技术的目的在于提供一种基于多模态融合的三维目标检测方法,能够
...【技术保护点】
1.一种基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述基于多模态融合的三维目标检测模型的获取方法包括:
3.根据权利要求1或2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述分组再拆分多模态决策融合网络包括多个分组再拆分残差网络模块;
4.根据权利要求1或2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述基于旋转交并比的融合策略,包括:
5.根据权利要求2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,利用所述自
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述基于多模态融合的三维目标检测模型的获取方法包括:
3.根据权利要求1或2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述分组再拆分多模态决策融合网络包括多个分组再拆分残差网络模块;
4.根据权利要求1或2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,所述基于旋转交并比的融合策略,包括:
5.根据权利要求2所述的基于多模态融合的三维目标检测方法,其特征在于,利用所述自动驾驶数据集对三维目标检测模型进行训练,包括:
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员:范新南,陈馨洋,史朋飞,辛元雪,赵兵,杨鸣宇,万刚,朱思思,李新宇,耿在明,
申请(专利权)人:河海大学,
类型:发明
国别省市:
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