本发明属于智能驾驶技术领域，具体提供一种点云特征增强、目标检测方法、设备、介质及车辆，旨在解决如何增强点云数据的语义特征的问题。为此目的，本发明的方法包括：获取原始点云数据的前向视图，并通过第一特征提取网络对前向视图进行特征融合和提取得到前向视图特征图，再将原始点云数据和前向视图特征图进行特征维度的拼接，得到特征增强后的点云数据，并用于目标检测。通过本发明的方法，前向视图特征图中增强的特征数据会被无损保留到鸟瞰图，并与原始点云数据中的特征数据共同用于目标检测，弥补了鸟瞰图的因点云栅格化与采样过程导致的点云语义缺失，从而提升了目标检测性能，并且对小目标检测性能的增益更为显著。