[发明专利]一种基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法在审
| 申请号： | 202310020864.9 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116189124A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 王玉海;张秀才;吕睿;丁毅然;金长城;金涛;周渊乐 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G01S17/89;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 李荣武 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 设备 多目标 检测 视野 转换 方法 | ||
1.一种基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤1：激光雷达点云和图像数据进行预处理；
步骤2：深度学习的方法提取点云和图像特征图；
步骤3：点云特征与图像特征在多通道、多层次、多维度方面信息融合进行目标检测；
步骤4：路侧视角下搜寻每一辆车周围一定范围内的目标检测信息，并将这些信息进行切割提取；
步骤5：将提取的视图转化为车端视图，发送给车端进行使用。
2.根据权利要求1所述的基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于：步骤1中激光雷达点云预处理主要是去除掉非地面附近的激光雷达点云，对图像数据处理主要是进行图像的增强操作。
3.根据权利要求1所述的基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于：步骤2中深度学习提取点云特征的骨干网络是以ResNet为基础架构，深度学习提取图像特征的网络是以VIT为基础的架构。
4.根据权利要求1所述的基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于：步骤3中采用注意力机制在多通道、多层次、多维度方面进行信息融合。
5.根据权利要求1所述的基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于：步骤4中路侧视角下搜寻每一辆车周围一定范围内的目标检测信息采用沿半径的方式进行搜寻，把搜寻到车辆的id信息进行切割提取。
6.根据权利要求1所述的基于路侧设备的多目标检测和视野转换方法，其特征在于：步骤5中采用坐标转化的方式进行视图的转换，并以V2X协议的方式发送给车端。
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