融合深度卷积网络与点云网络的三维车辆检测方法分析

摘要

cqvip:在常规的车辆目标检测中,YOLO,SSD,RCNN等深度模型都获得了较好的检测效果,但是在无人驾驶系统中,车辆的速度、方向、相对距离等因素对于系统来说十分重要,所以采用二维车辆检测对于驾驶场景的理解还远远不够。激光点云数据蕴含着丰富的三维环境信息,融合点云数据和深度网络的三维车辆检测已成为未来的发展方向。文章给出了一种基于点云网络与卷积神经网络的三维车辆检测方法,首先,使用CRC和输入尺寸有关的SDP技术来提高车辆检测的准确性;其次,采用点云网络结构(Pointnet)来处理点云数据,实现三维目标检测,研究表明设计网络结构在检测精度上有着较大的优势。