本发明公开了一种基于车端点云与图像融合的3D目标检测方法。此方法由基于注意力机制改进的RetinaNet二维目标检测算法和基于特征金字塔改进的DGCNN点云特征提取算法组成，使用一种基于视锥的提取方法将点云特征投影到图像上，然后将两种算法串联融合，实现3D目标检测。其中，改进的RetinaNet二维目标检测算法中，在后端的特征提取中加入通道过滤器来抑制背景特征、突出目标特征，以加强检测效果；改进的点云特征提取算法中，在DGCNN主干网络中构建自上而下的特征金字塔聚合特征，以进行多尺度的特征提取。本发明能够综合利用丰富的多模态信息，准确识别道路场景下的各类感兴趣目标，给出目标类别以及三维包围盒，在保证高平均检测精度的同时极大程度降低漏检率。