文档名：融合点柱网络和DETR的三维复杂道路目标检测
摘要：三维目标检测是智能驾驶的关键技术之一,但是存在处理数据量大、预设特征参数多等问题.针对三维特征选择设置与实际的目标特征相关性较差的问题,提出了一种融合点柱网络和DETR的检测方法.首先,利用支柱编码来降低冗余点云的影响,使特征提取的匹配性更强,且提升了计算效率;其次,基于DETR解码器的预测模块,使用多头注意力机制建立全局特征与预测集的关联映射,并行计算出相关性最强的预测结果,避免了人工依赖先验知识介入参数导致的不确定性;最后,在公开数据集上进行了验证,相较于原点柱网络,平均检测精度均值提升了19.14%,FPS提升了3,与其他典型算法相比也有较大的提升.
作者：李伟文 缪小冬 顾曹雨 左朝杰Author：LIWeiwen MIAOXiaodong GUCaoyu ZUOChaojie
作者单位：南京工业大学机械与动力工程学院,南京211816
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：U463.6TN958.98
关键词：雷达点云 三维目标检测 点柱网络 DETR
Keywords：lidarpointcloud 3Dtargetdetection point-pillarsnetworks DETR
机标分类号：TP391.41TP751TP183
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家自然科学基金融合点柱网络和DETR的三维复杂道路目标检测[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)李伟文 缪小冬 顾曹雨 左朝杰三维目标检测是智能驾驶的关键技术之一,但是存在处理数据量大、预设特征参数多等问题.针对三维特征选择设置与实际的目标特征相关性较差的问题,提出了一种融合点柱网络和DETR的检测方法.首先,利用支柱编码来降低冗余点云...参考文献和引证文献
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