融合附加神经网络的激光雷达点云单目标跟踪

• 作者: 周笑宇 王玲 马燕新 陈沛铂
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 激光雷达 点云 附加网络 单目标跟踪
• 年，卷（期）: 2021,（21）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器|Remote Sensing and Sensor
• 页码范围: 152-164
• 页数: 13页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL202148.2110001

摘要

已有激光雷达点云单目标跟踪工作对分布稀疏、小规模点云目标的跟踪性能不佳.针对该问题,提出了一种融合附加神经网络的点云单目标跟踪算法.所提算法在网络训练时,利用附加网络执行前景点云分割和中心坐标偏移回归的附加任务,引导骨干网络学习稀疏、小规模目标点云的高鉴别力特征,供后续网络在逐帧点云中完成对目标的定位和与背景的区分;网络推断时,则绕过附加网络,直接由骨干网络提取目标点云特征,在保证跟踪任务准确性的同时满足任务实时性的要求.在KITTI数据集上的测试结果表明:相较于已有工作,所提算法在相同参数设定下平均跟踪成功率提高了0.89个百分点,平均跟踪准确率提高了2.51个百分点;并且通过对参数设定的进一步研究与调整,最终所提算法平均跟踪成功率提高了4.54个百分点,平均跟踪准确率提高了7.83个百分点,且对分布稀疏、点数较少的点云目标有明显的性能提升.