提供了一种基于摄像头和激光雷达的自适应强化融合实时实例分割方法，将摄像头图像和激光雷达投影图的图像特征进行融合，根据所述融合后的图像特征，利用实时实例分割网络输出目标的类别、置信度、边界框、掩模，获取目标的实例分割结果。本发明能够在复杂环境下实时、精确且鲁棒地实现目标实例分割，在智能网联车辆感知领域具有广泛的应用前景。
本发明公开一种基于摄像头和激光雷达的自适应强化融合实时实例分割方法，所述方法包括：利用卷积神经网络分别提取目标的摄像头图像和激光雷达投影图的图像特征，分别得到第一图像特征和第二图像特征；自适应地分配第一图像特征和第二图像特征的权重，根据分配的第一权重对第一图像特征加权得到第三图像特征，根据分配的第二权重对第二图像特征加权得到第四图像特征，对第三图像特征和第四图像特征进行强化融合；根据所述融合后的图像特征，利用实时实例分割网络输出目标的类别、置信度、边界框、掩模，获取目标的实例分割结果。本发明能够在复杂环境下实时、精确且鲁棒地实现目标实例分割，在智能网联车辆感知领域具有广泛的应用前景
