【摘 要】
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目前,目标检测技术已经在机器视觉、消费器件、自动驾驶、安防、人机交互、视频监控、增强现实等领域取得了广泛的应用。然而,大部分检测技术大多是将目标物体在图像上通过2D定界框的形式定位出来,而丢失了物体的3D位置、朝向以及3D尺度信息。而3D目标检测方法提供了计算机理解环境所需要的3D信息,所以在现代计算机视觉领域扮演者越来越重要的角色。本文的目标是在目前研究的基础上,从速度、精度等方面改进3D目标检
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目前,目标检测技术已经在机器视觉、消费器件、自动驾驶、安防、人机交互、视频监控、增强现实等领域取得了广泛的应用。然而,大部分检测技术大多是将目标物体在图像上通过2D定界框的形式定位出来,而丢失了物体的3D位置、朝向以及3D尺度信息。而3D目标检测方法提供了计算机理解环境所需要的3D信息,所以在现代计算机视觉领域扮演者越来越重要的角色。本文的目标是在目前研究的基础上,从速度、精度等方面改进3D目标检测算法,并将其应用在目标跟踪领域。首先,本文使用3D选择性搜索以及后剪枝算法,加速基于3D手工特征提取的3D目标检测模型。其次,在深度学习方法中,针对3D场景中点云的非结构性质,引入了图卷积用于改进现有的基于深度学习的3D目标检测模型。最后,将基于图卷积改进的3D目标检测模型,应用到3D多目标跟踪中。本文尝试两种方法分对多目标跟踪方法进行改进,一种是利用2D跟踪推广到3D跟踪,另一种是直接利用3D检测做3D跟踪,并通过实验定性验证了目前来说第一种改进方法优于第二种改进方法。
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