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Abstract 点击下方 卡片 ,关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入 车载3D目标检测技术作为自动驾驶的关键技术受到了广泛关注,但很少有研究关注在3D交通目标检测中应用路边传感器。现有研究通过基于棱锥体的高度估计实现了2D图像特征到3D特征的投影。然而,它们没有考虑高度对齐和鸟瞰视角(BEV)特征提取的效率。为了解决这些问题,我们提出了一种结合空间变换器和体素池化变换器的新型3D目标检测框架,以增强基于高度估计的2D到3D投影。在Rope3D和DAIR-V2X-I数据集上进行了大量实验,结果表明该算法在车辆和骑行者检测方面具有显著的优势。这些结果表明该算法在不同检测场景下具有鲁棒性和泛化能力。提高路边3D目标检测的精度有助于构建一个安全可靠的车路协同智能交通系统,并促进自动驾驶技
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