面向嵌入式系统的复杂场景三维目标融合检测方法

为解决复杂道路场景下，运行在嵌入式设备上的3D目标检测算法存在准确率低、实时性差等问题，提出了一种基于视觉2D目标检测和激光雷达3D目标检测结果级融合的方法。首先在YOLOv3算法的网络结构引入注意力机制，得到图像坐标系下2D目标检测结果；其次融合谱聚类和基于动态半径阈值的欧式聚类，得到点云坐标系下3D目标检测结果；最后通过相机和激光雷达联合标定统一坐标系，利用交占比(IOU)方法得到融合检测结果。实验结果表明：文中提出的多传感器融合检测算法，在KITTI 3D目标检测数据集表现良好，并可以在实车嵌入式平台进行部署，实时获得目标的多维信息，为智能汽车在路径上最近的车辆(CIPV)进行目标跟踪和轨迹预测提供了有效的数据支撑。