【摘 要】
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三维目标检测算法是无人驾驶系统环境感知的重要一环,在无人驾驶车辆的行为规划和决策中具有重要应用。与二维目标检测相比,以稀疏点云为输入的三维目标检测方面的工作尚未成熟。本文提出了一种新的基于点云投影的实时三维目标检测框架FVNet,它包括两个阶段:准边界框的检测和最终边界框参数的细化。本文首先将原始点云投影到柱面,生成保留丰富信息的前视特征图,然后构建了一个基于关键点估计的无锚检测网络D-Net来检
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三维目标检测算法是无人驾驶系统环境感知的重要一环,在无人驾驶车辆的行为规划和决策中具有重要应用。与二维目标检测相比,以稀疏点云为输入的三维目标检测方面的工作尚未成熟。本文提出了一种新的基于点云投影的实时三维目标检测框架FVNet,它包括两个阶段:准边界框的检测和最终边界框参数的细化。本文首先将原始点云投影到柱面,生成保留丰富信息的前视特征图,然后构建了一个基于关键点估计的无锚检测网络D-Net来检测准边界框,并设计了一个新颖的深度IOU损失函数来约束深度的预测。接着,本文根据检测出的准边界框裁剪出目标物体的点云,然后构建了一个轻量级的特征提取网络R-Net来提取点级特征,并细化最终的三维边界框的各项参数。此外,本文对点云前视投影的最佳分辨率进行了探究,实验证明256×64分辨率是最佳选择。本文提出的检测框架能够以43FPS的速度运行,完全满足实时性要求。在KITTI数据集上的大量实验表明,本文提出的FVNet在检测精度和检测时间上都达到了业内领先水平。
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