基于级联YOLOv7的自动驾驶三维目标检测

针对图像和原始点云三维目标检测方法中存在特征信息残缺及点云搜索量过大的问题,以截体点网（frustum PointNet, F-PointNet）结构为基础,融合自动驾驶周围场景RGB图像信息与点云信息,提出一种基于级联YOLOv7的三维目标检测算法。首先构建基于YOLOv7的截体估计模型,将RGB图像目标感兴趣区域（region of interest, RoI）纵向扩展到三维空间,然后采用PointNet++对截体内目标点云与背景点云进行分割。最终利用非模态边界估计网络输出目标长宽高、航向等信息,对目标间的自然位置关系进行解释。在KITTI公开数据集上测试结果与消融实验表明,级联YOLOv7模型相较基准网络,推理耗时缩短40 ms/帧,对于在遮挡程度为中等、困难级别的目标检测平均精度值提升了8.77%、9.81%。