基于语义分割的深度学习激光点云三维目标检测

来源 :中国激光 | 被引量 : 1次 | 上传用户：astolzq

【摘要】

：

最远点采样(FPS)算法可用于三维(3D)目标检测算法中关键点的采集,针对FPS采集的关键点中前景比例较低的问题,提出了一种基于语义分割特征的区域卷积神经网络(Seg-RCNN)3D目标检测算法。用一种基于语义分割特征的最远点采样(SegFPS)算法预测点的语义分割类别,以提高采集关键点中前景点的比例,从而提升Seg-RCNN算法的检测精度。该算法以激光点云作为输入,在第一阶段,利用3D稀疏卷积网

【作者】

：

赵亮胡杰刘汉安永鹏熊宗权王宇

【机构】

：

武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉430070武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,湖北武汉430070武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心,湖北武汉430070武汉理工大学湖北省新

【出处】

：

中国激光

【发表日期】

：

2021年17期

【关键词】

：

遥感自动驾驶激光雷达三维目标检测深度学习 remote sensing autonomous vehicle LiDAR three-dimension

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