【摘 要】
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随着激光雷达等信息采集设备的发展，目标的智能检测变得越来越重要。为了实现对行人、车辆等目标智能化的检测和识别，提高无人驾驶、城市管理等多方面应用的智能化水平，迫切需要有效的、智能化的目标检测技术。针对激光探测与测距技术（LiDAR）进行三维目标检测时的信息缺失等问题，提出一种基于多模态信息融合的多目标检测算法。网络模型由三个模块组成：LiDAR点云数据处理模块和二维图像数据处理模块分别对点云和RG
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随着激光雷达等信息采集设备的发展，目标的智能检测变得越来越重要。为了实现对行人、车辆等目标智能化的检测和识别，提高无人驾驶、城市管理等多方面应用的智能化水平，迫切需要有效的、智能化的目标检测技术。针对激光探测与测距技术（LiDAR）进行三维目标检测时的信息缺失等问题，提出一种基于多模态信息融合的多目标检测算法。网络模型由三个模块组成：LiDAR点云数据处理模块和二维图像数据处理模块分别对点云和RGB图像进行特征提取；信息融合及检测模块根据对应的位置对三维与二维的特征图进行融合，弥补单模态数据的信息缺失，实现特征层面的互补。将融合后的特征图通过三维与二维的区域生成网络分别生成目标检测框，采取后融合的策略，将两种模态的检测框融合得到最终的目标检测结果。通过在点云数据集KITTI和图片数据集VOC2007上的对比实验及相关分析，证明了所提算法的优越性。
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