| 基于雷达点云与图像数据的三维目标检测方法 |
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| 引用本文： | 李文平,袁强,陈璐,郑利彪,汤晓龙.基于雷达点云与图像数据的三维目标检测方法[J].电光与控制,2021,28(10):110-115. |
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| 作者姓名： | 李文平 袁强 陈璐 郑利彪 汤晓龙 |
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| 作者单位： | 安徽南瑞继远电网技术有限公司,合肥 230000 |
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| 摘 要： | 在智能交通领域中,道路场景的三维目标实时检测对于保障汽车行驶安全具有重要意义.使用雷达点云和图像数据进行融合能够达到优势互补的效果,然而使用这两种数据融合的三维目标检测算法为得到较高的检测精度,通常都采用两阶段网络,相比于单阶段网络运算速度较慢,而在实际应用中检测系统的速度是非常重要的.针对以上问题,在单阶段网络RetinaNet上进行改进,设计了一种三维目标实时检测方法,将三维锚框映射到点云和图像的特征图上,利用ROI池化,将锚框在特征图上裁剪出的区域转换成相同大小并融合,最终输出目标边界框的回归参数和类别,并且对锚框进行调整得到目标预测边界框.在KITTI数据集上进行的实验表明,所研究的网络在行人、车辆等多目标检测的精确度和时间消耗方面均优于对比算法.
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| 关 键 词： | 三维目标检测 多传感器信息融合 深度学习 改进RetinaNet 聚焦损失函数 |
Three-Dimensional Object Detection Method Based on Radar Point Cloud and Image Data |
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| LI Wenping,YUAN Qiang,CHEN Lu,ZHENG Libiao,TANG Xiaolong.Three-Dimensional Object Detection Method Based on Radar Point Cloud and Image Data[J].Electronics Optics & Control,2021,28(10):110-115. |
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| Authors: | LI Wenping YUAN Qiang CHEN Lu ZHENG Libiao TANG Xiaolong |
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