Page 53 - 《软件学报》2026年第5期

1932 软件学报 2026 年第 37 卷第 5 期

统基于点云的方法容易对灌木和建筑物等物体产生误检. 相比之下, 本文方法通过引入图像数据, 有效减少了此类
误检. 此外, 对于远处或严重遮挡的目标, 本文方法能够准确检测这些物体, 而纯点云方法则难以应对. 这表明所提
出的三维检测算法显著提高了检测性能, 增强了自动驾驶系统的环境感知能力.

图 10 本文方法与对比方法可视化结果图

5 总 结

本文提出了一种高性能的多模态三维目标检测算法, 有效解决了道路交通场景中多模态融合面临的模态交互
不足和特征不对齐等关键问题. 通过改进点云处理流程、优化图像特征提取机制以及设计双阶段互反馈的多模态
融合策略, 我们构建了一个高效的三维目标检测框架, 为自动驾驶系统的环境感知提供了重要技术支持. 此外, 实
验研究表明, 现有伪点云投影方法在二维平面处理过程中存在明显的局限性, 特别是在目标重叠和遮挡场景下的
性能表现欠佳. 基于此发现, 我们提出未来研究将重点探索基于目标级裁剪的独立特征提取方法, 以期获得更精细
的局部特征表征能力.

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