公开(公告)号：CN114332494A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111582151.9

申请日：2021-12-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李静林 ,  罗贵阳 ,  袁泉 ,  刘志晗 ,  吴晓萍 ,  孟兆昕 ,  杨放春

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种车路协同场景下基于多源融合的三维目标检测与识别方法，涉及车联网、智能汽车技术领域。本发明中，通过不同路侧设备传感器捕获不同环境信息，提取用于三维目标检测的多模态特征后传输给路侧特征融合中心，路侧特征融合中心将获得的多路多模态特征融合为多源融合特征；智能汽车将路侧提供的多源融合特征和自身感知提取的多模态特征进行校准和融合，进一步进行目标识别和检测。本发明中，点云特征提取模块采用邻域自适应的特征提取方法，特征校准和融合模块基于元学习方法对点云特征图和图像特征图进行特征层级融合。本发明极大提升了对外界环境的感知力，减轻了车路协同的通信压力和通信延迟，提高了车辆的感知能力和目标识别准确率。

公开(公告)号：CN114332494B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202111582151.9

申请日：2021-12-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李静林 ,  罗贵阳 ,  袁泉 ,  刘志晗 ,  吴晓萍 ,  孟兆昕 ,  杨放春

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明是一种车路协同场景下基于多源融合的三维目标检测与识别方法，涉及车联网、智能汽车技术领域。本发明中，通过不同路侧设备传感器捕获不同环境信息，提取用于三维目标检测的多模态特征后传输给路侧特征融合中心，路侧特征融合中心将获得的多路多模态特征融合为多源融合特征；智能汽车将路侧提供的多源融合特征和自身感知提取的多模态特征进行校准和融合，进一步进行目标识别和检测。本发明中，点云特征提取模块采用邻域自适应的特征提取方法，特征校准和融合模块基于元学习方法对点云特征图和图像特征图进行特征层级融合。本发明极大提升了对外界环境的感知力，减轻了车路协同的通信压力和通信延迟，提高了车辆的感知能力和目标识别准确率。