文档名：基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法
摘要：传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题.针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法.首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码(Fan-shapedCloudPillarCode,FCPC),将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块(ConvolutionalBlockAttentionModule,CBAM)对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入FocalLoss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题.在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(meanAveragePrecision,mAP)还是每秒检测帧数(FramesPerSecond,FPS)都有明显的提升.
作者：陈州全 黄俊 郑元杰Author：CHENZhouquan HUANGJun ZHENGYuanjie
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(10)
分类号：TN951TP391
关键词：目标检测 视觉融合 数据融合 注意力机制 毫米波雷达
Keywords：targetdetection visionfusion datafusion attentionmechanism millimeter-waveradar
机标分类号：TP391TN722.75TN957.51
在线出版日期：2023年11月3日
基金项目：国家自然科学基金基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(10)陈州全 黄俊 郑元杰传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题.针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法.首先将毫米波雷...参考文献和引证文献
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