A Bionic Compound Eye-based 3D Object Detection Method for Intelligent Driving

doi:10.1117/12.3094266

A Bionic Compound Eye-based 3D Object Detection Method for Intelligent Driving

2026-01-01

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DOI：10.1117/12.3094266

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基于视觉的智能驾驶3D目标检测面临重大挑战，主要由于视觉系统缺乏深度信息。为解决此限制，提出了一种面向智能驾驶的仿生复眼3D目标检测方法，将复眼成像的深度信息融入驾驶场景。首先，受昆虫复眼分布式感知机制的启发，设计了新型仿生复眼阵列相机架构用于智能驾驶。其次，基于CARLA虚拟仿真环境开发了复眼数据集采集方法，生成了nusenes格式的复眼智能驾驶数据集。最后，设计了专用于复眼成像的多视图特征融合模块，进而开发了仿生复眼3D目标检测网络（BCE-3D）。在复眼智能驾驶数据集上，BCE-3D的mAP达到64.4%，NDS达到58.5%。实验结果表明，仿生复眼阵列相机架构和BCE-3D在智能驾驶3D目标检测中具有有效性。关于复眼数据集采集方法的更多细节，请参考：https://github.com/DarkerSun6/compound_eye_carla_nuscenes。

Keyword:

Vision-based 3D Object Detection

Bionic Compound-eye Array Camera Architecture

Compound-Eye Intelligent Driving Dataset

Multi-View Feature Fusion Module

A Bionic Compound Eye-based 3D Object Detection Method for Intelligent Driving

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