全卷积神经网络的车辆点云目标精细化检测

• 作者: 闫宏亮 马得花
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 车辆检测 目标检测 激光雷达点云 全卷积神经网络 交通测绘
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 95-102
• 页数: 8页
• 分类号: P232
• 字数: 6783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.03.015

摘要

针对无人驾驶技术高速发展中车辆目标的3D检测仍存在局限性的问题,该文提出了一种基于全卷积神经网络的车辆点云三维目标检测框架.进行了深度学习技术在二维图像的目标检测成熟应用的调查,将全卷积神经网络的目标检测扩展到三维点云数据.该算法在KITTI数据集上进行了测试,并与先前基于点云的车辆检测方法进行比较表明算法性能有着显著提高.研究结果可以应用于激光雷达点云实现车辆检测任务,从而可以较好地服务于自动驾驶.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马得花		1	1	1.0	1.0
2	闫宏亮		1	1	1.0	1.0