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摘要：一种基于周视相机的前融合检测模型的方法，包括以下步骤：1通过多个周视相机获得无人车车身周围环境的多个周视图像，并将多个周视图像输入卷积神经网络模型；2卷积神经网络模型依次提取各周视图像的图像特征图及特征偏移量；3根据各周视图像的特征偏移量对各周视图像的图像特征图进行偏移，形成各周视图像的图像特征图的偏移特征图，根据各周视图像的图像特征图的偏移特征图映射出各周视相机的BEV特征图；4将各周视相机的BEV特征图沿着通道方向堆叠，将堆叠后的BEV特征图进行卷积并输出多视角融合后的目标特征图。
主权项：1.一种基于周视相机的前融合检测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过多个周视相机获得无人车车身周围环境的多个周视图像，并将多个周视图像输入卷积神经网络模型；2卷积神经网络模型依次输出各周视图像的图像特征图及特征偏移量；3根据各周视图像的特征偏移量对各周视图像的图像特征图进行偏移，形成各周视图像的图像特征图的偏移特征图，根据各周视图像的图像特征图的偏移特征图映射出各周视相机的BEV特征图；4将各周视相机的BEV特征图沿着通道方向堆叠，并将堆叠后的BEV特征图进行卷积并输出多视角融合后的目标特征图。
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百度查询： 重庆长安工业(集团)有限责任公司 一种基于周视相机的前融合检测模型的方法
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