融合點云深度信息的3D目標檢測與分類

摘要： 目的 基于點云的3D目標檢測是自動駕駛領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。由于點云的非結(jié)構(gòu)化特性，通常將點云進行體素化處理，然后基于體素特征完成3D目標檢測任務(wù)。在基于體素的3D目標檢測算法中，對點云進行體素化時會導致部分點云的數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)信息的損失，降低檢測效果。針對該問題，本文提出一種融合點云深度信息的方法，有效提高了3D目標檢測的精度。方法 首先將點云通過球面投影的方法轉(zhuǎn)換為深度圖像，... （共14頁）