【摘 要】
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由于在自动驾驶和机器人等领域中的广泛使用,三维点云目标检测算法的研究有着重要的研究价值和应用前景。考虑到三维点云数据的复杂特性,本文先将点云划分成规则的体素,并以此为基础从不同的方向对现有三维目标检测算法进行改进。我们提出了基于路径增强的三维目标检测算法框架3D BFP-RPN Net、侧重于改善检测框定位的3D GIoU Net算法,并设计了一种通用的体素特征提取模块VFE++。具体工作如下:（
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由于在自动驾驶和机器人等领域中的广泛使用,三维点云目标检测算法的研究有着重要的研究价值和应用前景。考虑到三维点云数据的复杂特性,本文先将点云划分成规则的体素,并以此为基础从不同的方向对现有三维目标检测算法进行改进。我们提出了基于路径增强的三维目标检测算法框架3D BFP-RPN Net、侧重于改善检测框定位的3D GIoU Net算法,并设计了一种通用的体素特征提取模块VFE++。具体工作如下:（1）基于路径增强和特征融合权重自学习,设计了一个基于体素的三维目标检测网络框架——3D BFP-RPN Net。该架构通过双向信息通道充分学习点云特征,各层次特征的有机融合增强了网络对多尺寸物体的识别能力。通过在公开数据集上的实验结果对比,证明了该检测算法比改进前的算法有了更强的检测能力,尤其是对于小尺寸样本和困难样本的检测。（2）为了提高检测框的定位质量和弥补检测流程中检测框定位得分的丢失,设计了包含定位得分预测模块的网络框架——3D GIoU Net。该网络通过预测检测框和真值框之间的三维广义交并比（3D GIoU）来矫正检测框的位置。另外在非极大值抑制中,将检测框的3D GIoU值视为定位得分用以辅助筛选去除重复的检测框。在公开数据集上,3D GIoU Net算法的检测准确率比基准算法有了显著提高。（3）目前通用的体素特征提取模块忽略体素内部特征,为此设计了一个改进的体素特征提取模块——VFE++模块,VFE++模块可以捕获体素内的不同层次的局部空间特征,进而帮助网络更好的学习点云和检测目标物体。该模块不受限于特殊的网络结构,可以拓展到任一基于体素的三维目标检测算法。通过将该模块分别移植到之前提出的3D BFP-RPN Net和3D GIoU Net,相应算法在公开数据集上的准确率得到进一步提高。
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