基于注意力机制的实时车辆点云检测算法

摘要

针对现有激光点云目标检测效果、实时性差的问题,提出了一种基于注意力机制的实时车辆点云检测算法.本文所提出的检测算法将注意力机制算法与YOLOv3相结合,利用注意力机制对点云鸟瞰图的特征进行权重分配,以学习不同通道和空间下特征的相关性,并通过CIOU loss和Focal loss来改进检测器的损失函数.实验结果表明基于注意力机制的车辆点云检测算法检测速度可达30帧/秒,车辆目标的平均检测精度达到了92.5％.并且在实车数据测试中,该算法能快速准确的对一定范围内车辆进行准确识别,并且达到实时检测效果.