3D目标检测进展综述

• 作者: 刘立波 宋一凡 宗立波 张鹏
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 计算机视觉 目标检测
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体
• 页码范围: 94-102
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 10527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.190400142

摘要

目标检测算法应用广泛,一直是计算机视觉领域备受关注的研究热点.近年来,随着深度学习的发展,3D图像的目标检测研究取得了巨大的突破.与2D目标检测相比,3D目标检测结合了深度信息,能够提供目标的位置、方向和大小等空间场景信息,在自动驾驶和机器人领域发展迅速.文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同3D目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对3D目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘立波	宁夏大学信息工程学院	56	303	9.0	16.0
2	张鹏	宁夏大学信息工程学院	36	95	6.0	7.0
3	宋一凡	宁夏大学信息工程学院	5	3	1.0	1.0
4	宗立波	宁夏大学信息工程学院	4	0	0.0	0.0