基于3维点云鸟瞰图的高精度实时目标检测

张易; 项志宇; 乔程昱; 陈舒雅

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基于3维点云鸟瞰图的高精度实时目标检测

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针对基于3维点云的目标检测问题,提出了一种高精度实时的单阶段深度神经网络,分别在网络特征提取、损失函数设计和训练数据增强等3个方面提出了新的解决方案.首先对点云直接进行体素化来构建鸟瞰图.在特征提取阶段,使用残差结构提取高层语义特征,并融合多层次特征输出稠密的特征图.在回归鸟瞰图上的目标框的同时,在损失函数中考虑二次偏移量以实现更高精度的收敛.在网络训练中,使用不同帧3维点云混合的方式进行数据增强,提高网络的泛化性能.基于KITTI鸟瞰图目标检测数据集的实验结果表明,本文提出的网络仅使用雷达点云的位置信息,在性能上不仅优于目前最先进的鸟瞰图目标检测网络,而且优于融合图像和点云的检测方案,且整个网络运行速度达到20帧/秒,满足实时性要求.

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来源
《机器人》 |2020年第2期|148-156|共9页
作者
张易; 项志宇; 乔程昱; 陈舒雅;
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作者单位

浙江大学信息与电子工程学院;

浙江杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
3维点云; 鸟瞰图; 卷积神经网络; 单阶段目标检测;

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