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题名融合点柱网络和DETR的三维复杂道路目标检测
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作者
李伟文
缪小冬
顾曹雨
左朝杰
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机构
南京工业大学机械与动力工程学院
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出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2023年第11期32-39,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61906088)。
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文摘
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。
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关键词
雷达点云
三维目标检测
点柱网络
DETR
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Keywords
lidar point cloud
3D target detection
point-pillars networks
DETR
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分类号
U463.6
[机械工程—车辆工程]
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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