图学学报 ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (1): 37-43.DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2021010037
摘要: 基于雷达点云的 3D 目标检测方法有效地解决了 RGB 图像的 2D 目标检测易受光照、天气等因 素影响的问题。但由于雷达的分辨率以及扫描距离等问题,激光雷达采集到的点云往往是稀疏的,这将会影响 3D 目标检测精度。针对这个问题,提出一种融合稀疏点云补全的目标检测算法,采用编码、解码机制构建点 云补全网络,由输入的部分稀疏点云生成完整的密集点云,根据级联解码方式的特性,定义了一个新的复合损 失函数。除了原有的折叠解码阶段的损失之外,还增加了全连接解码阶段存在的损失,以保证解码网络的总体 误差最小,从而使得点云补全网络生成信息更完整的密集点云 Ydetail,并将补全的点云应用到 3D 目标检测任务 中。实验结果表明,该算法能够很好地将 KITTI 数据集中稀疏的汽车点云补全,并且有效地提升目标检测的精 度,特别是针对中等和困难等级的数据效果更佳,提升幅度分别达到 6.81%和 9.29%。
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