基于注意力机制的PointPillars+三维目标检测

• 作者: 倪蓉蓉 杨彪 詹为钦
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三维目标 激光雷达 注意力机制 卷积神经网络 点云
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 268-273
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2020.03.004

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(mAPm)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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨彪	常州大学信息科学与工程学院	11	22	2.0	4.0
2	倪蓉蓉	常州纺织服装职业技术学院能源管理科	6	7	2.0	2.0
3	詹为钦	常州大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0