摘要： 针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题，对 ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制，增强了目标的位置信息及有用特征通道权重，提高了远距离目标的检测精度。在 ２ＤＣＮＮ骨干网络中引入了自适应空间特征融合模块，解决了特征拼接的信息丢失问题，提高了遮挡目标的检测精度。基于ＫＩＴＴＩ数据集在 ３种不同场景难度下分别对 ＳＥＣＯＮＤ、ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ、改进 ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ这 ３种算法进行了定量分析验证，并将改进的 ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ算法进行可视化分析。定量分析表明，改进 ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ算法在鸟瞰图模式下目标检测精度最大提升 ２．７５％；在三维模式下目标检测精度最大提升 ２．９３％；在 ＡＯＳ模式下目标检测精度最大提升 ４．０５％，可视化结果表明改进的 ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ算法能有效检测远距离及遮挡目标。

关键词: 目标检测；ＰｏｉｎｔＰｉｌｌａｒｓ；注意力机制；点云；自适应空间特征融合

中图分类号: 

• ＴＰ１８