申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746204A

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/82;G06V10/766;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于自动驾驶领域，具体为一种基于图像和毫米波雷达融合的概率目标检测方法。该方法包括:分别对预处理后毫米波雷达数据和图像数据进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图；对第一特征图和第二特征图进行拼接后，使用融合特征模块进行特征融合，得到第一融合特征图；将第一融合特征图输入到基于全局注意力的Transformer模块中获取二次提取的图像特征；将二次提取的图像特征输入至概率目标检测网络中，预测出2D目标物体所在位置、类别及类概率、目标所在位置预测的不确定性值、类别及类概率的不确定性值。本发明能够在提供检测性能的同时，实现了自然环境影响下神经网络输入数据的不确定性量化。

主权项：1.一种基于图像和毫米波雷达融合的概率目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取并预处理毫米波雷达数据和图像数据；步骤2、使用两个同构异参的ResNet特征提取网络，分别对预处理后毫米波雷达数据和图像数据进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图；第一特征图和第二特征图尺寸、通道数均相同；步骤3、对第一特征图和第二特征图进行拼接后，使用融合特征模块进行特征融合，得到第一融合特征图；步骤4、基于第一融合特征图，使用基于全局注意力的Transformer模块获取二次提取的图像特征；步骤5、将步骤4提取的图像特征输入至概率目标检测网络中，预测出2D目标物体所在位置、类别及类概率、目标所在位置预测的不确定性值、类别及类概率的不确定性值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于图像和毫米波雷达融合的概率目标检测方法

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