【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别涉及一种基于2d监督的bev 3d目标检测模型微调方法。
技术介绍
1、自动驾驶汽车技术的迅速发展为人们的生活带来了许多便利。在自动驾驶技术中，精准而实时的环境感知是实现自主导航的一个至关重要的环节，它直接影响着车辆的行驶安全和乘客的舒适度。自动驾驶车辆需要准确地理解周围环境中的车辆、行人和障碍物，并推测它们在三维空间中的位置和运动状态，以确保自动驾驶车辆能够安全、准确地行驶。鸟瞰图(bird's-eye-view，bev)感知算法作为一种重要的环境感知手段逐渐受到关注。其将车辆周围的环境以鸟瞰图的形势呈现，直观地展示目标在三维空间中的位置，使得车辆可以更好地感知周围环境。
2、相关技术中，许多先进的算法已经被广泛应用于自动驾驶目标检测中，如bevformer(一种纯视觉的自动驾驶感知算法)、bevdet(一种基于鸟瞰图(bird's eyeview)的3d检测技术)等。这些算法经大量有3d标签的数据训练，对特定任务场景进行针对性的学习，实现能够自动提取图像特征，并准确地识别出道路上的各种目标的效果。...
【技术保护点】
1.一种基于2D监督的BEV 3D目标检测模型微调方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述匹配结果和所述预设2D标注数据微调所述目标损失函数的之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述3D检测框预测输出结果、所述2D检测框预测输出结果和预设检测框投影策略，获取所述3D检测框预测输出结果对应的2D投影检测框，并对所述2D投影检测框和预设的2D检测框真值进行匹配，得到匹配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将BEV空间坐标系下的所述3D检测...
【技术特征摘要】
1.一种基于2d监督的bev 3d目标检测模型微调方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述匹配结果和所述预设2d标注数据微调所述目标损失函数的之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述3d检测框预测输出结果、所述2d检测框预测输出结果和预设检测框投影策略，获取所述3d检测框预测输出结果对应的2d投影检测框，并对所述2d投影检测框和预设的2d检测框真值进行匹配，得到匹配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将bev空间坐标系下的所述3d检测框预测输出结果向每个相机的图像坐标系进行坐标转换，得到图像坐标系下的3d检测框的表示公式为：
5.一种基于2d监督的bev 3d目标检测模型微调装置，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李克强，何雷，李升波，许庆，王建强，孙弘麟，李嘉琦，戴育岐，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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