【摘 要】
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三维目标检测方法是自动驾驶环境感知系统的重要技术之一，但是现有三维目标检测方法仍然存在对目标位置识别精度不足、目标朝向预测偏移较大的问题。针对上述问题，提出了一种多方向特征融合方式以提高室外三维目标检测方法的性能。首先对场景点云进行数据编码，建模距离、夹角等信息并转换成伪图像；然后利用所提的多方向特征融合骨干网络进行特征提取和融合；最后基于多方向融合特征，利用以中心为基准的检测器进行潜在目标的回归
【基金项目】
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福建省科技项目计划（2021T3003）； 泉州市科技项目（2021C065L）；
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三维目标检测方法是自动驾驶环境感知系统的重要技术之一，但是现有三维目标检测方法仍然存在对目标位置识别精度不足、目标朝向预测偏移较大的问题。针对上述问题，提出了一种多方向特征融合方式以提高室外三维目标检测方法的性能。首先对场景点云进行数据编码，建模距离、夹角等信息并转换成伪图像；然后利用所提的多方向特征融合骨干网络进行特征提取和融合；最后基于多方向融合特征，利用以中心为基准的检测器进行潜在目标的回归和预测。点间距离、夹角建模能够提供点间的相互关系，丰富特征信息；多方向特征融合可以增强骨干网络的特征提取能力，提高位置及朝向预测精度。实验结果表明，所提方法在KITTI三维视角和nuScenes的平均精度均值分别为64.28%和50.17%，分别比最好的方法提升了0.36%和1.30%；而且朝向预测准确率实验结果显示，所提方法均取得了最好的平均朝向相似度和平均朝向误差。结果充分证明了该方法的位置估计和朝向预测的有效性。泛化性实验也证明了所提多方向特征融合骨干网络能提高网络检测能力并大幅减少参数量，可以提升检测方法的实际应用表现。
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