【摘 要】
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随着人工智能技术的快速发展,越来越多的智能化产品面向人们的生活。在智慧城市建设的推动下,智能家居的需求日益增加。其中,自动驾驶技术也取得了飞跃发展。三维目标检测作为自动驾驶中的关键技术,具有极其重要的意义和研究价值。三维目标检测是对真实的三维世界进一步精确的环境感知,在二维目标检测的基础上,获得物体的空间结构信息,最终检测出物体的类别、尺寸、方向。由于应用场景复杂多变,且物体间存在各种遮挡,自动驾
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随着人工智能技术的快速发展,越来越多的智能化产品面向人们的生活。在智慧城市建设的推动下,智能家居的需求日益增加。其中,自动驾驶技术也取得了飞跃发展。三维目标检测作为自动驾驶中的关键技术,具有极其重要的意义和研究价值。三维目标检测是对真实的三维世界进一步精确的环境感知,在二维目标检测的基础上,获得物体的空间结构信息,最终检测出物体的类别、尺寸、方向。由于应用场景复杂多变,且物体间存在各种遮挡,自动驾驶场景中的三维目标检测仍然是计算机视觉领域中一项十分具有挑战性的研究课题。目前,由于点云的稀疏性和无序性,利用纯点云的方法在小目标检测中表现较差,容易出现漏检误检的情况,因此利用多模态数据融合进行三维目标检测逐渐发展成一种研究趋势。通过同时使用图像与点云数据,可以提取到更鲁棒和具有泛化性的特征,从而弥补单一数据的不足,提升最终三维目标检测的性能。本文开展的研究内容和主要创新如下:（1）针对传统人工设定的anchor存在离散和泛化性差的问题,本文提出了一种基于多模态生成精准候选框的模型（Precise Anchor Generation Network,PAG-Net）。该模型以二维目标检测器来驱动三维目标检测,使用预训练好Faster-RCNN作为作二维目标检测器,得到RGB图片中目标的位置和类别,并将二维目标框和类别作为先验信息投影到三维空间中生成候选三维anchor,得到精准区域及类别自适应的候选框。（2）由于不同模态的表示,分布和密度不同,传统特征连接容易忽略模态间的差异,导致特征不匹配的问题。为了更好的融合不同模态之间的特征,本文提出了一种多层迭代特征融合方法（Multi-layer fusion）来增强特征的表征性,同时保留特征的整体和局部信息,提升小目标物体的检测精度。与传统的特征连接方法不同的是,多层迭代特征融合首先分别将不同模态多层的不同尺度特征融合,使得特征中包含语义信息和位置信息,再通过多次迭代特征融合操作得到表征性和泛化性较强的特征,从而提升最终的检测性能。（3）针对物理约束和语义信息的回归冗余问题,本文更新了边界框的编码方式。我们利用在自动驾驶场景中需要检测的类别,如行人,车,骑自行车者,都在地平面上这一语义信息,用四个角和一个高度进行编码来更新三维边界框的编码方法。最后,在具有挑战性和大规模的标准KITTI数据集上通过大量实验和比较评估证明了本文提出的模型具有较好的性能。同时,与最新的主流先进方法相比,实验结果表明本文提出的PAG-Net和Multi-layer fusion两个模块都取得了较大的性能提升。
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土俗字古籍文献是壮族传统文化成果的体现。20世纪80年代以来，由于中央及各级政府对抢救、整理少数民族古籍工作的重视以及少数民族古籍整理工作者的努力，壮族土俗字古籍文献整理出版工作取得了一定的成绩，但在项目经费投入、古籍译注质量、人才队伍建设以及造字软件推广等方面仍然面临一些现实困境，故工作效果不尽如人意。为了促进壮族土俗字古籍文献整理出版工作的可持续发展，亟需多渠道申请经费和实施精品工程以推进古籍
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