【摘 要】
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三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中，三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息，对周围物体进行检测，从而为车辆规划下一步的行进路线。因此，通过三维目标检测实现对周边的环境的精准检测与感知是十分重要的。针对三维目标检测技术中随机采样算法导致前景点丢失的问题，首先提出了基于语义分割的随机采样算法，通过预测的语义特征指导采样过程，提升了前景点的采样比重，进而提高
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFF0301800）； 国家自然科学基金青年基金项目（61806199）； 国家自然科学基金项目（61379106）； 山东省自然科学基金项目（ZR2013FM036，ZR2015FM011）； 中国石油大学（华东）
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三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中，三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息，对周围物体进行检测，从而为车辆规划下一步的行进路线。因此，通过三维目标检测实现对周边的环境的精准检测与感知是十分重要的。针对三维目标检测技术中随机采样算法导致前景点丢失的问题，首先提出了基于语义分割的随机采样算法，通过预测的语义特征指导采样过程，提升了前景点的采样比重，进而提高了三维目标检测精度；其次，针对三维目标检测定位置信度与分类置信度不一致的问题，提出了CL联合损失，使得网络倾向于选择定位置信度与分类置信度都高的3D候选框，避免了传统的NMS仅考虑分类置信度所带来的歧义问题。在KITTI三维目标检测数据集进行了实验，结果表明，提出的方法能够在简单、中等、困难3个难度下均获得精度的提升，从而验证了该方法在三维目标检测任务中的有效性。
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