一种基于多尺度卷积的多模态数据融合车道目标检测的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多尺度卷积的多模态数据融合车道目标检测的方法及系统，首先对车道原始激光雷达点云数据进行预处理，获得与RGB图像对齐的三通道伪点云数据；将得到的车道三通道伪点云数据与对应的RGB图像数据进行多模态数据融合；在多模态数据融合后的卷积过程中，用多尺度卷积再次计算融合特征通道，以校正融合后的特征通道权重；将校正后的车道多模态融合数据输入预先建立和训练好的车道目标检测模型，对车道目标进行预测，以获得车道目标检测结果。上述方法能提升不同模态数据优势特点的利用率，有效提高目标检测模型的精度，具有良好的实时性，在不同的目标检测模型上均可适用。