一种基于激光雷达和相机数据融合的实时目标检测方法

    公开(公告)号:CN115546594A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211177288.0

    申请日:2022-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达和相机数据融合的实时目标检测方法,该方法采用卷积神经网络模型实现,具体包括:构建传感器联合标定矩阵,将3D激光雷达点云图映射到2D平面转成深度图;搭建包括两个相同并行分支的孪生卷积网络模型,分别提取深度图和彩色图中的特征张量;在此基础上,提出一种基于特征层融合的数据融合方法,将所提取的多尺度特征张量通过叠加运算进行多模态数据融合,并将融合数据输入检测头部实现目标检测分类和位置回归。本发明提出的基于融合数据的目标检测方法在提高检测准确率的同时保证了良好的实时性,综合性能优于现有目标检测方法。

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