| 基于注意力机制的PointPillars+三维目标检测 |
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| 引用本文： | 詹为钦,倪蓉蓉,杨彪.基于注意力机制的PointPillars+三维目标检测[J].江苏大学学报(自然科学版),2020,41(3):268-273. |
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| 作者姓名： | 詹为钦 倪蓉蓉 杨彪 |
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| 作者单位： | 常州大学信息科学与工程学院,江苏常州213164;常州纺织服装职业技术学院能源管理科,江苏常州213164 |
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| 基金项目： | 江苏省高等学校自然科学研究面上项目;江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 针对自动驾驶场景下的周边车辆及行人等目标的识别和定位问题,提出了一种基于注意力机制的PointPillars+三维目标检测算法.算法将完整空间按等尺寸柱均匀划分,从所有柱中提取内部点云的特征进而生成伪图;引入2种注意力机制,实现对伪图中特征信息的放大和抑制;使用卷积神经网络对注意力模块输出结果进一步处理,并使用SSD(single shot multibox detector)算法进行三维目标检测.结果表明:基于并行注意力机制的PointPillars+检测算法取得了良好的检测效果,相对于PointPillars算法,鸟瞰图下,平均均值精度(mAP)的中等难度均值(mAP_m)从66.19增加到69.95,汽车的mAP从86.10增加到87.73;三维模式下,mAP_m从59.20增加到62.55,汽车的mAP从74.99增加到76.25.
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| 关 键 词： | 三维目标 激光雷达 注意力机制 卷积神经网络 点云 |
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