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【摘要】针对目前基于三维点云的车辆检测算法实时性差的问题，提出了一种基于点云鸟瞰图的实时车辆目标检测算法。首先，将原始车辆三维点云转换成二维点云RGB特征图；其次，基于YOLOv4-tiny网络添加车辆偏航角度预测分支，实现车辆的准确定位，并通过添加改进空间金字塔池化（SPPF）模块提升网络的目标定位能力；最后，通过在主干网络中引入双注意力机制和优化损失函数提高目标检测精度。（剩余14724字）
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基于点云鸟瞰图的实时车辆目标检测*
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