针对当前智能车辆目标检测时缺乏多传感器目标区域特征融合问题，提出了一种基于多模态信息融合的三维目标检测方法. 利用图像视图、激光雷达点云鸟瞰图作为输入，通过改进AVOD深度学习网络算法，对目标检测进行优化；加入多视角联合损失函数，防止网络图像分支退化. 提出图像与激光雷达点云双视角互投影融合方法，强化数据空间关联，进行特征融合. 实验结果表明，改进后的AVOD-MPF网络在保留AVOD网络对车辆目标检测优势的同时，提高了对小尺度目标的检测精度，实现了特征级和决策级融合的三维目标检测.
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