基于深度学习的三维目标检测方法研究

• 作者: 王刚 王沛
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 三维目标检测 激光雷达点云
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 164-168
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.026

摘要

对于自动驾驶的感知模块,提出一种多传感器融合的改进三维目标检测算法.在Faster RCNN的基础上,对点云数据进行预处理,得到多通道的俯视特征图;分别对点云数据生成的俯视特征图与RGB图像数据进行特征提取和融合,并进行分类预测和位置回归.采用KITTI数据集对算法进行验证和测试,结果显示,该算法与目前两种点云与图像结合的目标检测算法比较,其3D平均精度(3D average precision)和俯视图平均精度(BEV average precision)都有一定的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	中国科学院电子学研究所	164	1405	19.0	32.0
2	王沛	中国科学院电子学研究所	55	408	10.0	17.0