【摘 要】
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近年来，利用激光雷达点云进行3D目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点，并在自动驾驶领域备受关注。3D相比于2D而言，结合了深度信息，更能体现出现实世界的特征，以有效解决如路径规划、运动预测、目标检测等方面的实际问题。介绍了3D目标检测的发展背景，概述了基于激光雷达点云数据的3D目标检测框架的流程，比较了几种常见的包含点云信息的数据集，并对主要研究方法进行分类。结合了自动驾驶的应用场景，对不同方法
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（62002038）～～；
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近年来，利用激光雷达点云进行3D目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点，并在自动驾驶领域备受关注。3D相比于2D而言，结合了深度信息，更能体现出现实世界的特征，以有效解决如路径规划、运动预测、目标检测等方面的实际问题。介绍了3D目标检测的发展背景，概述了基于激光雷达点云数据的3D目标检测框架的流程，比较了几种常见的包含点云信息的数据集，并对主要研究方法进行分类。结合了自动驾驶的应用场景，对不同方法的性能和局限性进行了分析和比较。最后，总结了现阶段的技术难点，并展望了该领域未来的发展前景。
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