典型文献
基于多传感器信息融合的3维目标实时检测
文献摘要：
针对基于多传感器信息融合的3维目标检测,提出了一种实时高精度的双阶段深度神经网络PointRG-BNet.第1阶段,在区域提案网络中,首先将3维点云投影到2维图像上生成6维RGB点云,然后对输入的6维RGB点云进行特征提取,得到低维特征图与高维特征图,利用融合后的特征图生成大量置信度较高的提案;第2阶段,在目标检测网络中,利用第1阶段生成的提案进行RoI池化,得到特征图上与每个提案对应的特征集合,通过针对性地学习提案的特征集合,实现了更精准的3维目标检测.在KITTI数据集上的公开测试结果表明,PointRGBNet在检测精度上不仅优于仅使用2维图像或3维点云的目标检测网络,甚至优于某些先进的多传感器信息融合网络,而且整个网络的目标检测速度为12帧/s,满足实时性要求.
文献关键词：
目标检测;2维图像;3维点云;深度神经网络
中图分类号：
作者姓名：
谢德胜;徐友春;陆峰;潘世举
作者机构：
陆军军事交通学院军事交通运输研究所,天津 300161
文献出处：
引用格式：
[1]谢德胜;徐友春;陆峰;潘世举-.基于多传感器信息融合的3维目标实时检测)[J].汽车工程,2022(03):340-349,339
A类：
PointRG,BNet,区域提案网络,PointRGBNet
B类：
多传感器信息融合,实时检测,双阶段,深度神经网络,点云投影,上生,低维特征,特征图,高维特征,图生成,置信度,目标检测网络,RoI,池化,特征集合,地学,KITTI,检测精度,融合网络,检测速度
AB值：
0.252893
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