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基于点云数据的三维目标检测技术研究进展

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近年来,随着深度传感器和三维激光扫描设备的普及,点云数据引起了广泛关注.相对于二维图像,点云数据不仅包含场景的深度信息,还不受光照等环境因素的影响,能够更精确地实现目标识别和三维定位.因此,基于点云的三维目标检测技术已经成为智能空间感知和场景理解的关键技术.本文首先介绍了点云数据的特点,并探讨了不同类型的点云特征提取方法;其次,详细阐述了基于体素、点、图以及体素与点混合的点云目标检测方法的原理和发展历程;然后,介绍了常见的室内外点云目标检测数据集和评价指标,并对各类点云目标检测方法在KITTI和Waymo数据集上的性能进行了详细的比较和分析;最后,对点云目标检测技术的研究进展进行了总结和展望.
Three-Dimensional Object Detection Technology Based on Point Cloud Data

point cloud3D object detectionsingle modalitymulti-modality

李佳男、王泽、许廷发

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北京理工大学光电学院,北京 100081

北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081

北京理工大学重庆创新中心,重庆 401135

点云 三维目标检测 单模态 多模态

国家自然科学基金青年科学基金

62101032

2023

光学学报
中国光学学会 中国科学院上海光学精密机械研究所

光学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.931
ISSN:0253-2239
年,卷(期):2023.43(15)
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