一种基于轻量化卷积神经网络的目标检测与定位方法

摘要

本发明涉及一种基于轻量化卷积神经网络的目标检测与定位方法，属于深度学习技术领域，解决了现有方法不能满足无人驾驶车辆实时性处理的要求。包括：实时采集车辆前方的图像数据和点云数据；将图像数据传输到目标检测模型，进行目标识别，获取目标信息；目标检测模型采用轻量化卷积神经网络；将获取的目标信息及点云数据输入到训练好的目标定位模型，进行目标定位，得到目标相对于车辆的位置信息。本方法实现了对静态、动态目标的实时检测和定位，使得车辆能够实时感知目标信息，及时地对目标进行避障处理，检测和识别结果具有较高的准确度，能够用于存在多个静态、动态目标的复杂场景，并且满足自动驾驶车辆的实时性检测定位要求。