-
题名基于极坐标的环视视觉稀疏化时序3D目标检测
- 1
-
-
作者
魏超
随淑鑫
李路兴
-
机构
北京理工大学特种车辆研究所
特种车辆设计制造集成技术全国重点实验室
-
出处
《汽车工程》
北大核心
2025年第6期1198-1206,共9页
-
基金
国家自然科学基金(52002026)资助。
-
文摘
在自动驾驶领域,针对基于环视视觉的3D目标检测方法准确性和实时性之间的矛盾,本文提出了一种极坐标参数化的基于稀疏查询的时序3D目标检测方法 PolarSparse4D,该模型由图像编码器、3D锚框解码器以及辅助训练的质量检测分支组成。首先为避免参数归一化带来的检测距离限制,设计了3D锚框中心距离与方位角参数解耦的特征编码方式。其次,通过设计锚框空间信息交互自注意力模块以及锚框时序信息融合模块,高效高精度地完成了极坐标系下环视相机图像时空信息融合过程。最后,通过设计锚框参数质量检测分支,显著提高了检测精度和模型收敛速度。在nuScenes数据集上进行实验验证,本文模型的mAP和NDS均得到了极大的提升,分别为41.3%和52.5%,模型速度为19.2 FPS,证明了本方法在精度和速度方面的优越性和有效性。
-
关键词
3D目标检测
环视视觉
极坐标参数化
自动驾驶
-
Keywords
3D object detection
surround-view camera
polar parametrization
autonomous vehicle
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
