【摘 要】
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随着自动驾驶技术的不断发展,车辆的安全需要对周围环境具有实时的感知。三维目标检测技术作为感知系统的重要组成部分受到了越来越多的关注。但是传统的基于单目视觉和深度
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随着自动驾驶技术的不断发展,车辆的安全需要对周围环境具有实时的感知。三维目标检测技术作为感知系统的重要组成部分受到了越来越多的关注。但是传统的基于单目视觉和深度图片的算法难以满足当下感知系统的需求。因此,本文针对三维目标检测中存在的问题,在深度学习目标检测算法基础上利用异构数据对自动驾驶场景下的三维目标进行检测,将点云和图片这两类异构数据进行结合。本文分别对点云数据的目标检测算法,多视角图片目标检测算法以及异构数据目标检测算法进行研究。本文的主要研究内容包括:1.本文提出了一种嵌入注意力机制的点云目标检测算法。面对点云数据的无序性和稀疏性问题,采取体素对点云数据进行处理。为了方便利用卷积神经网络进行特征提取,将得到的体素特征变换为伪图像特征。在之后的特征提取网络中插入注意力模块,提升模型的特征表达能力。对不同注意力模块的性能进行分析比较,构建更加适合特征提取网络的注意力机制,将检测平均准确率在原有基础上提升3%。2.本文提出了一种基于多视角图片的三维目标检测算法。本文将俯视图、前视图及图片数据结合共同对目标进行检测,设计了一个一阶段的目标检测算法。针对小目标检测难以检测的问题,本文采取类似特征金字塔的特征提取结构来获得全尺寸的特征图从而提高检测效果,将检测平均准确率提高17%。此外,针对一阶段目标检测算法训练过程中的正负样本类别不均衡情况,修改对应损失函数来提升检测的准确率,提高检测平均准确率近16%。3.本文提出了一种基于异构数据融合的目标检测算法。将点云数据和图片数据分别采取不同的特征提取方式来得到各自特征,之后进行融合特征送入检测网络得到具体目标位置。与单目视觉算法相比,异构数据融合方法有所提升,但算法性能与主流算法仍存在差距。因此,采取区域点云分割方法进一步提高检测准确率,将异构数据结合算法检测平均准确率提高近30%,并且对特征融合方法进行研究,结合点云特点对融合方法进行改进。
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