BEV专栏（零）BEV概述

前言视觉为中心的俯视图（BEV）感知是一种从鸟瞰视角观察场景的感知技术，它可以提供更全面、更准确的环境感知信息。BEV技术已经在自动驾驶、智能交通、物流配送等领域得到广泛应用和研究，因为它能够有效地解决传统单目、双目视觉感知技术在场景感知范围、视野盲区、姿态变化等方面的限制。
本BEV专栏将从BEV技术的背景意义、重点难点、研究方向、应用场景、数据集、评价指标等多个方面进行了概述和介绍，并对未来的发展方向进行了展望。

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专栏目录如下：

(一) 概述
(二) BEV算法的整体流程
(三)-(五) 基于CNN的BEV特征融合
(六)-(七) 自底向上的BEV
(八) 自顶向下的BEV
(九)-(十三) 引入注意力机制的BEV
(十四) 基于Stereo的BEV
(十五)-(十六) 基于多模态融合的BEV
(十七) 总结

专栏思维导图如下：

希望通过本文的介绍，读者可以对BEV技术有更加全面和深入的了解，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

图片来源于：http://www.360doc.com/content/22/0811/13/40892371_1043378756.shtml

背景与意义

BEV（Bird's Eye View）是指从鸟瞰角度来观察场景，广泛应用于自动驾驶、智能交通等领域。与传统的2D视角相比，BEV视角可以提供更全面、更直观的场景信息，对于车辆的感知和决策具有重要意义。

随着自动驾驶和智能交通技术的发展，对场景感知和决策能力的要求越来越高。传统的2D视角无法完全展现场景的多维信息，而BEV视角可以提供车辆周围360度全方位的视野，并且可以轻松地表示场景中物体的高度和立体空间信息，有利于车辆在复杂环境中精确地感知场景。

BEV感知

以视觉为中心的BEV感知指的是基于多个视角的图像序列，算法需要将这些透视图转换为BEV特征并进行感知，如输出物体的3D检测框或俯视图下的语义分割。相比于LiDAR，视觉感知的语义信息更丰富，但缺少准确的深度测量。

BEV技术的研究方向包括高精度地图构建、多传感器数据融合、目标检测与跟踪、场景理解与推理、自主决策与规划等方面。

图片来源于：https://new.qq.com/rain/a/20230214A03VJX00

最常见的BEV感知便是3D检测，根据输入数据模态的不同，又可以划分为以下三种：

基于图像；
基于LiDAR；
基于多模态；

另一种常见感知是BEV分割：

地图分割；
车道线分割；

重点与难点

BEV技术的重点难点包括如何构建高精度的三维地图、如何进行实时的目标检测和跟踪、如何对多模态感知数据进行融合、如何应对极端天气和复杂场景等。

为了解决这些难点，研究人员正在探索一系列的技术方案，包括高精度地图构建、多传感器数据融合、深度学习算法优化等。

数据采集与预处理BEV视角需要大量的数据采集和预处理，这对于场景感知的性能和效果具有重要影响。其中，需要解决多摄像头图像融合、数据对齐、畸变矫正等问题。
物体检测与跟踪在BEV的加持下，物体检测和跟踪是场景感知的核心任务。需要解决多物体遮挡、尺度变化、形变等问题，以实现准确的物体检测和跟踪。
场景重建与建图为了实现精确的场景感知，需要对场景进行重建和建图，以获得场景中物体的位置、姿态、速度等信息。需要解决数据噪声、匹配误差等问题。

应用场景

BEV技术的应用场景非常广泛，包括自动驾驶、智能交通、物流配送、城市规划等领域。在自动驾驶方面，BEV技术可以为车辆提供全方位、高精度的环境感知信息，从而帮助车辆做出更准确的决策。在物流配送方面，BEV技术可以为货车提供全局视角的环境感知信息，从而提高配送效率和安全性。

自动驾驶与BEV融合可以提供全方位的场景信息，有利于车辆精确地感知周围的物体和环境，以实现高效、安全的自动驾驶。
智能交通BEV视角可以提供更直观、全面的路况信息，有利于实现高效的路况监测和交通管理，以提升城市交通效率和安全性。
物流配送与BEV相结合可以提供更准确、全面的货物位置和空间信息，有利于实现高效的物流配送，以提升物流效率和服务质量。

未来发展方向

目前，BEV视角技术在自动驾驶、智能交通、物流配送等领域已经得到了广泛应用，但仍存在许多技术挑战和研究方向，未来的发展方向包括：

多传感器融合：目前，BEV视角技术主要使用激光雷达和相机等传感器进行数据采集和处理，但仍需要更多传感器的融合，如毫米波雷达、GPS等，以提高数据的精度和全面性。
增强学习算法：BEV技术的应用需要依赖精准的物体检测和跟踪算法，但传统的深度学习算法存在一定局限性，未来可以探索增强学习算法在BEV视角技术中的应用。
鲁棒性优化：BEV在复杂环境下的应用面临许多挑战，如天气变化、光照变化、目标遮挡等，未来需要加强算法的鲁棒性优化，以提高系统的稳定性和可靠性。
应用拓展：BEV视角技术目前主要应用于自动驾驶、智能交通、物流配送等领域，未来可以进一步拓展应用领域，如农业、矿业等领域，以满足不同领域的需求。

图片来源于：http://www.360doc.com/content/22/0811/13/40892371_1043378756.shtml

BEV常用的数据集

在BEV中，数据集的构建尤为重要，大规模、高质量的BEV数据集，可以提供高效、准确的场景感知以及辅助算法决策。

当前，已有多个开放数据集可供BEV技术研究使用，如KITTI、nuScenes、Argoverse等。这些数据集涵盖了不同的场景、不同的物体类别和不同的任务，可用于算法研究、模型评价和比较。

评价指标

常用的BEV视角物体检测和跟踪评价指标包括：

LET-3D-APL：在仅camera的3D检测中，使用LET-3D-APL代替3D-AP作为度量。与三维联合交集（IoU）相比，LET-3D-APL允许预测边界框的纵向定位误差达到给定公差。LET-3D-APL通过使用定位亲和力缩放精度来惩罚纵向定位误差，与3D-AP类似，但给纵向位置一定的容许偏差。数学公式为：