【摘 要】
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随着汽车数量的不断增加,交通事故频发。自动驾驶的实现将极大程度地提升驾驶安全,提升整个交通系统的效率,为用户节约时间。环境感知是自动驾驶非常重要的一个环节,此任务中采用深度学习进行三维目标检测是近几年研究的热点方向.针对这一情况,探究更加准确高效的检测方法具有重要现实意义.为了得到更加精确快速的三维目标检测算法,本文首先从网络输入,数据预处理,以及网络结构等几个方面分析比较了近几年数十个三维目标检
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随着汽车数量的不断增加,交通事故频发。自动驾驶的实现将极大程度地提升驾驶安全,提升整个交通系统的效率,为用户节约时间。环境感知是自动驾驶非常重要的一个环节,此任务中采用深度学习进行三维目标检测是近几年研究的热点方向.针对这一情况,探究更加准确高效的检测方法具有重要现实意义.为了得到更加精确快速的三维目标检测算法,本文首先从网络输入,数据预处理,以及网络结构等几个方面分析比较了近几年数十个三维目标检测网络.通过KITTI数据集官网上提供的实验数据大致得出,采用激光雷达和相机多传感器融合的网络在精度上总体要优于仅采用激光雷达传感器的网络.针对三个效果较好的融合网络AVOD,MV3D,F-PointNet,在遵循原实验配置的基础上,本文采用KITTI数据集和同样的实验硬件环境,对三个网络进行二次训练验证,排除原实验中实验环境对实验结果的影响,突出网络结构本身所具有的效果。其次,本文采用数据量更大,数据特征更加丰富的nuScenes数据集对上述三个网络进行训练验证,提供更有说服力的实验结果.通过三个网络的实验结果可以得到,在采用相同实验配置和数据集的情况下,在网络精度和速度方面,AVOD效果最好,F-PointNet次之,MV3D表现较差.最后,为了得到一种更加精确的网络,针对AVOD特定的网络结构,本文对网络第一阶段的损失函数进行了优化。受GIoU损失函数的启发,本文提出了一种三维空间中的3D GIoU损失函数,用于AVOD第一阶段无方向区域建议的提出。最终实验结果表明,本文所提出的3D GIoU损失函数对网络精度有一定程度的提高.从可视化结果也可以看出,本文所改进的网络能够有效改善检测的结果。综上所述,本文所改进的网络在精度方面与原网络相比具有一定优势,在真实道路场景更具有可行性.
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