摘要：针对传统IoU融合方法在无人艇航行晃动情况下多目标融合准确率低的问题,提出一种拓扑双向融合算法。使用改进的YOLOv7-tiny算法对图像进行检测,利用矩阵转换将雷达点投影至图像。利用PROSAC算法对投影后的雷达点进行拟合与偏转处理,以减小船体晃摇对融合的影响。为减小计算量,依据传感器的系统误差及位置误差损失设计了一种粗关联波门。对粗关联后的雷达和相机数据进行拓扑融合,设计一种拓扑融合指标,在三角形相似度的基础上,增加多边形角度相似度和中心点连线相似度,弥补了雷达投影导致的角度信息缺失。对未融合雷达点附近图像截取进行检测融合;对未融合光学检测框,选取方位线最近邻雷达点进行融合,实现双向融合。实测数据分析结果显示,改进的YOLOv7-tiny算法mAP@0.5从0.883提高到0.93,所提拓扑双向融合算法准确率达到92.76%,明显优于IoU算法。该研究对海上无人艇雷达相机融合探测领域具有一定的参考意义。