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内容简介：本书围绕自动驾驶环境感知系统中的三维目标检测任务，梳理了多传感器融合在提升检测精度和鲁棒性方面的关键技术路线。首先介绍了一种基于数据驱动的相机内参误差识别方法，用于判断标定参数是否发生变化；随后给出一种融合多尺度统计特征的高阶注意力机制网络，用来强化远距离与复杂场景的特征表达；接着阐述结合几何约束与门控卷积单元的高阶交互网络，通过跨模态信息耦合提升弱纹理与远距离目标的检测性能；最后描述了一个两阶段互补融合策略，以关键点和体素特征为桥梁缓解点云稀疏与语义缺失问题。