基于BEV多模态特征融合的三维目标检测算法
3d object detection algorithm based on bev multimodal feature fusion
1. 湖北汽车工业学院 智能网联汽车学院 Sharing-X移动服务技术平台联合实验室, 湖北 十堰 442000
2. 荆楚理工学院, 湖北 荆门 448000
摘要
针对多模态融合算法对小目标物体检测精度不足的问题，提出一种基于鸟瞰图视角多模态特征融合的三维目标检测算法(BEV-MFDet)。首先，对图像进行统一归一化，减少特征分布差异。对点云数据进行半径滤波与地面拟合，去除无效点云的影响。同时，在柱化网络中引入空间注意力模块，增强网络对立柱特征的学习能力。其次，设计BEV全局注意力融合模块自适应分配多模态权重，更精准地表征场景特征。在KITTI数据集上实验结果显示，所提算法在中等难度的检测任务中综合表现最优。其中，在小目标自行车人类别的检测精度上，相较于综合表现较好的CenterPoint和LIN算法分别提升了2.51%和1.75%。实验结果表明，本算法在小目标检测精度和整体检测性能方面表现优越，具有较高的应用价值。
基金项目
国家自然科学基金湖北省重大研发计划项目(2020AAA001)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB099)
湖北省重点研发计划项目(2021BED004,2023BAB169)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0101
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-08] 优先出版
引用本文
李珣, 张友兵, 周奎, 等. 基于BEV多模态特征融合的三维目标检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-08). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0101. (Li Xun, Zhang Youbing, Zhou Kui, et al. 3d object detection algorithm based on bev multimodal feature fusion [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-08). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0101. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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