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一种面向自动驾驶的单摄像头三维目标检测方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种面向自动驾驶的单摄像头三维目标检测方法及系统，所述方法包括：将获取的单目图像输入特征提取网络中，输出二维检测结果；对二维检测结果采用RoIAlign方法裁剪出RoI特征；将单目图像归一化后的坐标图以通道方式与裁剪出的每个RoI特征的地图连接，形成最终的RoI特征；根据最终的RoI特征预测三维检测信息；将二维检测结果中预测的二维框高度与三维检测信息中预测的三维框高度采用几何投影公式计算出目标深度；将所述三维检测信息中直接求出的深度以及几何投影公式计算出目标深度，通过不确定性加权融合得到最终的深度；将预测的三维检测信息与加权融合得到最终的深度进行融合，输出目标的预测信息。 来源：马 克 团 队
申请人信息
- 申请人:南京邮电大学
- 申请人地址:210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
- 发明人: 南京邮电大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种面向自动驾驶的单摄像头三维目标检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410077692.3 |
| 申请日 | 2024/1/19 |
| 公告号 | CN117576665A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06V20/58 |
| 权利人 | 南京邮电大学 |
| 发明人 | 徐小龙; 周鑫 |
| 地址 | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
专利主权项内容
1.一种面向自动驾驶的单摄像头三维目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：将获取的单目图像输入特征提取网络中，输出二维检测结果；对二维检测结果采用RoIAlign方法裁剪出RoI特征；将单目图像归一化后的坐标图以通道方式与裁剪出的每个RoI特征的地图连接，形成最终的RoI特征；根据最终的RoI特征预测三维检测信息；将二维检测结果中预测的二维框高度与三维检测信息中预测的三维框高度采用几何投影公式计算出目标深度；将三维检测信息中直接求出的深度以及几何投影公式计算出目标深度，通过不确定性加权融合得到最终的深度；将预测的三维检测信息与加权融合得到最终的深度进行融合，输出目标的预测信息。