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无人驾驶中3D目标检测方法研究综述

摘要:随着激光雷达、RGB摄像头等传感器在无人驾驶领域的广泛应用,2D目标检测已不能满足无人驾驶车辆感知环境的需要。在对现有3D目标检测算法文献研究的基础上,介绍了基于RGBD、激光点云与传感器融合的3D目标检测算法,并对上述三类算法的改进方法进行了系统阐述。介绍了常用评判检测算法的测试数据集,展望了3D目标检测算法的研究前景。

关键词:
  • 目标检测  
  • 激光点云  
  • 传感器融合  
作者:
季一木; 陈治宇; 田鹏浩; 吴飞; 刘尚东; 孙静; 焦志鹏; 王娜; 毕强
单位:
南京邮电大学计算机学院; 江苏南京210023; 南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室; 江苏南京210023; 南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所; 江苏南京210023; 国家高性能计算中心南京分中心; 江苏南京210023; 南京邮电大学江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心; 江苏南京210023
刊名:
南京邮电大学学报·自然科学版

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南京邮电大学学报·自然科学版紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:32-1772/TN。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1960年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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