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一种多摄像头BEV感知方法和系统 

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申请/专利权人:华中科技大学

摘要:本发明公开了一种多摄像头BEV感知方法和系统,属于自动驾驶、移动机器人环境感知领域,其中方法包括:获取多路环视图样本,多路环视图样本由具有不同水平拍摄视角的多个摄像头同时对同一场景进行拍摄得到的图像组成,在多路环视图样本中标记3D目标框、目标行进方向及是否存在目标;使用多路环视图样本训练感知模型,计算预测值与标记值之间的误差,得到总损失,反向传播更新模型参数,训练至收敛,得到训练好的感知模型。将多路环视图输入训练好的感知模型,输出3D目标框、目标行进方向及目标出现概率。本发明有效地提高了环境感知的效率和精度,使用本发明的自动驾驶车辆和移动机器人可以安全高效的工作。

主权项:1.一种多摄像头BEV感知方法,其特征在于,包括:将多路环视图输入训练好的感知模型,输出3D目标框、目标行进方向及目标出现概率;所述感知模型包括主干网络、多尺度特征融合模块、视角变换模块、编码器和检测任务头,所述感知模型的训练包括:获取多路环视图样本,多路环视图样本由具有不同水平拍摄视角的多个摄像头同时对同一场景进行拍摄得到的图像组成,在多路环视图样本中标记3D目标框、目标行进方向及是否存在目标;使用多路环视图样本训练感知模型,通过主干网络对多路环视图样本进行特征提取,得到多个尺度的基础特征图,通过多尺度特征融合模块对多个尺度的基础特征图进行多尺度特征融合,得到多个视角的多尺度特征图,通过视角变换模块对多个视角的多尺度特征图进行视角变换,从图像视角转换为BEV视角,生成BEV特征;通过编码器对BEV特征进行编码处理,然后将编码后的BEV特征输入检测任务头,预测3D目标框、目标行进方向及目标出现概率;计算预测的3D目标框与标记的3D目标框之间的误差,计算预测的目标行进方向与标记的目标行进方向之间的误差,计算预测的目标出现概率与标记的是否存在目标之间的误差,对三个误差加权求和得到总损失,反向传播更新模型参数,训练至收敛,得到训练好的感知模型。

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权利要求:

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