一种基于单目图像的3D目标检测方法

摘要

本发明涉及一种基于单目图像的3D目标检测方法。首先充分利用标注好的数据集以及标定好的相机投影矩阵，得到2D,3D的先验锚框；利用预训练的深度卷积网络作为基础网络提取图像中的语义信息；利用三路并行的卷积模块，得到2D,3D框的各个成分输出，三路输出使用自学习权重参数进行融合；采用多任务损失函数平衡不同任务以及同一任务中不同成分的损失，得到精确的2D,3D框。该发明仅通过单目图像实现3D目标检测，成本低，效果好，可以广泛应用于无人驾驶领域。