一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置

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一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置
申请号:CN202411890164
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119942521B
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置,其方法包括:对4D毫米波雷达和相机标定,得到毫米波雷达和相机间位姿关系;将4D毫米波雷达点云数据预处理,得到去噪后的点云图像,对去噪后的点云图像进行特征提取;使用隐空间正态估计,得到相邻帧之间的位姿矩阵,再通过全局离散化分析,实现运动场景下多帧点云姿态校正和融合,增强点云数据;处理雷达点云和相机图像,通过特征提取网络,得到BEV特征图;使用双头通道注意力机制和交叉注意力机制融合BEV特征;设计基于锚框的检测头模块,针对不同检测目标进行差异化设置;采用不同数据集和不同测试场景验证,获得3D目标检测结果。本发明提出了隐空间正态估计法关联时空信息,进行多帧拼接,增加点云的密集程度,提高目标特征的表现。
技术关键词
多模态 无人机 交叉注意力机制 通道注意力机制 特征提取网络 雷达点云数据 图像 动态 姿态校正 坐标点 高斯核函数 ResNet网络 坐标系 核密度估计方法 代表 相机标定 测试场景 矩阵