华南理工大学学报(自然科学版)

作者：吴秋霞 黎玲敏

单位：华南理工大学 软件学院，广东 广州 510006

关键词：目标检测,自动驾驶,点云,俯视图

基金：国家自然科学基金资助项目 ( 61503141，61772225) ; 广东省自然科学基金资助项目 ( 2020A1515010558)

三维 ( 3D) 目标检测常见的数据格式为图像和点云，图像数据具有较好的目标识别能力，点云数据具有准确的空间信息。为了更好地利用图像数据目标识别能力较强和点云数据空间信息较准确的优点，文中提出了基于点云俯视图重映射的 3D 目标检测方法 Bird-PointNet。该方法首先将点云编码为俯视图格式，进行目标识别和粗略定位; 然后将俯视图检测结果映射回点云空间，进行精确检测。在 KITTI 数据集上的俯视图检测和 3D 检测实验结果表明: 与仅使用点云俯视图编码的基准方法相比，BirdPointNet 方法的 3D 检测准确率更高。

来源：2021年第1期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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