3D目标检测方法研究综述
3D 目标检测是自动驾驶、虚拟现实、机器人等应用领域的重要基础问题，其目的是从无序点云中框取出描述目标最准确的3D框，例如紧密包围行人或车辆点云的3D框，并给出目标3D框的位置、尺寸和朝向。如今，基于双目视觉、RGB-D相机、激光雷达构建的纯点云的3D目标检测，融合图像和点云多模态信息的3D目标检测，是两类主要的方法。首先介绍了3D点云的不同表示形式和特征提取方法，然后从传统机器学习类算法、非融合深度学习类算法、基于多模态融合的深度学习类算法3个层面，逐层递进地介绍各类3D目标检测方法，对类别内部和各类之间的方法进行分析和对比，深入分析了各类方法之间的区别和联系，最后论述了3D目标检测仍存在的...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2023-03-01
|
| Series: | 智能科学与技术学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/10.11959/j.issn.2096-6652.202312 |
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|---|---|
| author | 黄哲, 王永才, 李德英 |
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| description | 3D 目标检测是自动驾驶、虚拟现实、机器人等应用领域的重要基础问题，其目的是从无序点云中框取出描述目标最准确的3D框，例如紧密包围行人或车辆点云的3D框，并给出目标3D框的位置、尺寸和朝向。如今，基于双目视觉、RGB-D相机、激光雷达构建的纯点云的3D目标检测，融合图像和点云多模态信息的3D目标检测，是两类主要的方法。首先介绍了3D点云的不同表示形式和特征提取方法，然后从传统机器学习类算法、非融合深度学习类算法、基于多模态融合的深度学习类算法3个层面，逐层递进地介绍各类3D目标检测方法，对类别内部和各类之间的方法进行分析和对比，深入分析了各类方法之间的区别和联系，最后论述了3D目标检测仍存在的问题和可能的研究方向，并对3D目标检测研究的主流数据集和主要评价指标进行了总结。 |
| first_indexed | 2024-03-08T18:57:47Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2096-6652 |
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| publisher | POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD |
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