摘要
本发明的实施例提供了一种3D占据栅格预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及自动驾驶技术领域。该方法通过获取同一时刻采集的多张不同视角的多视角图像,对各多视角图像分别进行光照增强,得到相应的增强多视角图像,对各增强多视角图像分别进行特征提取,分别得到各2D特征图,将各2D特征图投影到同一3D空间,并输入预训练的查询生成网络,得到初始体素查询,将各2D特征图进行聚类后融合进初始体素查询,得到增强体素查询,对增强体素查询进行上采样,生成高分辨率体素查询,并将高分辨率体素查询输入分类网络,得到各多视角图像的3D占据栅格的预测结果。从而可以使得在低光场景下的3D占据栅格预测更加准确。