一种地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法技术

本发明专利技术涉及一种地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，解决了现有技术中地铁列车环境视图转换复杂、计算成本高的问题，包括：步骤S1、获取环境视频数据集；步骤S2、划分为多个环境视频，得到图像训练集；步骤S3、对图像训练集中的环境视频进行逐帧处理，提取多尺度的图像特征，构成特征图，并初始化得到一组稀疏的支柱查询；步骤S4、对BEV空间中的初始化后的多尺度的图像特征进行聚合，得到聚合后的查询；步骤S5、生成一组采样偏移量，生成采样点，提取特征，并得到动态加权融合后的特征；步骤S6、进行分类和预测，得到3D物体检测框及其类别标签作为预测结果；步骤S7、输出得用于自动驾驶系统的障碍物识别与避让。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种地铁列车环境下基于bev的纯视觉3d目标检测方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的深入发展以及地铁列车的广泛建设，自动驾驶技术已成为地铁列车工业和信息
的研究热点。自动驾驶的地铁与列车依赖于各种传感器，尤其是视觉传感器(如摄像头)，来获取准确、实时的环境信息。

2、目前，虽然已有一些实时获取环境信息的感知方法，但它们往往只聚焦于2d检测，主要关注在二维图像上识别和定位物体，且仅能提供目标二维位置，在实际应用中效果有限。特别是对于地铁以及列车，面临的行驶环境十分复杂，且其无人驾驶系统对实时性和准确性要求极高，现有的2d检测技术往往难以满足其要求。

3、在鸟瞰图(bev)中进行的3d感知近年来引起了极大的关注，主要原因有两个。第一，bev对感知环境的表示包含丰富的语义信息、精确的定位和绝对尺度，可直接部署例如行为预测、运动规划等下游程序。第二，bev可以将来自不同视图、模式和时间序列的信息融合在一起。因为从周围摄像机捕获的数据的多个视图可以在bev中融合成一个完整的场景，而无需在重叠区域进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，其特征在于，步骤S4具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的地铁列车环境下基于BEV的纯视觉3D目标检测方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤：</p>

6.根据...

【技术特征摘要】

1.一种地铁列车环境下基于bev的纯视觉3d目标检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的地铁列车环境下基于bev的纯视觉3d目标检测方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的地铁列车环境下基于bev的纯视觉3d目标检测方法，其特征在于，步骤s3具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的地铁列车环境下基于bev的纯视觉3d目标检测方法，其特征在于，步骤s4具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周彬，邢云哲，王章宇，刘文韬，张俊杰，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：