标题：一种面向复杂天气的视觉和毫米波融合目标检测网络
作者：孙旭明 母东杰 郭超；李志伟
作者单位：中国电子进出口有限公司，北京 100036；北京化工大学信息科学与技术学院，北京 100029
关键字：传感器融合；目标检测；自动驾驶；神经网络；原始数据融合
摘要： 提出了一种面向复杂天气条件的视觉与毫米波雷达信息融合目标检测网络。通过将毫米波雷达数据有效嵌入图像特征中，提升了检测精度。该网络基于YOLOv5骨干进行改进，充分利用毫米波雷达在恶劣天气下的稳定性和频繁测量特性，在相机失效的情况下仍能提供可靠的目标检测支持，显著增强了模型在复杂环境中的鲁棒性。在nuScenes数据集上的评估结果表明，融合毫米波雷达信息后，模型在mAP和AP50指标上分别提高了2.3%和2.1%。实验结果验证了毫米波雷达信息融合在目标检测中的优势，推动了在复杂天气条件下目标检测性能的提升。