改进CLOCs的3D目标检测网络

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：车俐，徐小勇，蒋留兵, ,

摘要：随着自动驾驶的发展，多传感器融合得到广泛应用。CLOCs是基于后融合的3D目标检测网络，但它对遮蔽物体的检测性能较差。针对此问题，提出一种融合双目测距和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的3D目标检测网络，其在CLOCs网络融合3D和2D的交并比(Intersection over Union, IoU)的基础上，在2D目标检测网络中引入双目测距来关联2D和3D的深度信息，在卷积之后加入GRU网络，用来捕捉时序数据的依赖关系。采用kitti数据集进行验证，实验结果表明检测精度得到了提升。

关键词：3D目标检测, 双目测距, 多传感器融合, CLOCs, GRU