三维目标检测相关论文
三维目标检测能为智能感知系统提供丰富的目标位置和姿态等信息,有助于提高系统对环境的理解和决策能力。激光雷达凭借其高精度和......
随着数字化城市的快速发展和推进,智能感知系统在自动驾驶、自然环境监测、安防等领域的应用需求日益增长。由于单模态传感器在场......
随着计算机硬件软件技术的高速发展,如图像分类、目标检测等图像分析算法已经广泛应用于生活中。在算法研究过程中,一套面向算法管......
三维目标检测方法是自动驾驶环境感知系统的重要技术之一，但是现有三维目标检测方法仍然存在对目标位置识别精度不足、目标朝向预测......
三维目标检测是近年来新兴的研究方向，其主要任务是对空间中的目标进行定位与识别。目前采用单目或双目视觉的方法来完成三维目标检......
提出一种高性能的基于深度语义和位置信息融合的双阶段三维目标检测算法（DSPFRCNN）。在第一阶段提出深度特征提取RPN网络（DFE-RPN），使网......
随着深度学习的发展,嵌入式计算平台算力的提高,自动驾驶成为未来汽车发展的一个重要方向。可靠高效的自动驾驶技术在给人们的生活......
基于点云的三维目标检测网络选择采样点时通常只考虑点云的空间分布，导致采样点中前景点召回率较低；点云特征学习过程中只考虑点云的......
三维目标检测作为自动驾驶的核心关键技术引起了研究人员越来越多的关注。但是，现在大部分研究都聚焦在纯点云或者点云与图像融合的......
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......
车辆三维检测是智能交通发展过程中的重要一环,在自动驾驶及辅助驾驶和智慧交通系统中都发挥着重要的作用。自动驾驶系统中,车载摄......
三维目标检测技术作为自动驾驶感知层的核心组成部分,为自动驾驶汽车决策控制提供了安全保障。本文以道路交通环境下车辆的三维目......
三维数据的获取与处理技术在无人驾驶、智能机器人等领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的不断优化,深度学习在三维数据获取与......
环境感知系统是自动驾驶的重要组成部分,它从多种传感器中收集多模态数据,对周围环境进行分析和理解,将感知的结果进行融合并发送......
环境感知是工程车辆智能化的基础,检测路面的障碍并进行尺寸估计有助于规避潜在的危险,降低事故的风险。基于激光雷达的三维目标检......
三维目标检测作为三维场景感知的重要任务之一,是一个广泛研究的计算机视觉问题,在自动驾驶、机器人、增强现实等很多领域都具有广......
基于激光雷达扫描点云的三维物体目标检测算法是自动驾驶场景感知算法的重要组成部分,它对于自动驾驶的安全性有十分重要的意义,该......
以深度学习为代表等人工智能技术的快速发展,使得交通、安防、医疗以及教育等诸多领域出现了变革性的发展,尤其在交通领域,智能汽......
三维目标检测是自动驾驶领域中的一项关键技术,能够在三维空间上实现对目标的定位与识别。使用单一的点云或图像数据进行三维目标......
自动驾驶是近年来备受关注的一个领域,因为得益于深度学习的快速发展,自动驾驶系统的很多关键技术取得了突破性进展。自动驾驶系统......
在自动驾驶场景中,使用激光雷达相机获取精确度较高、可感知距离的点云数据,因此,有效利用点云数据,实现目标检测是完成自动驾驶任......
近年来,随着卷积神经网络和三维数据获取技术的不断发展,三维目标检测技术已经成为计算机视觉和自动驾驶领域的核心技术之一。与二......
近年来,随着图像处理技术以及人工智能深度学习技术的发展,基于计算机视觉的目标检测在精度和速度上都达到了理想的性能。然而在自......
三维目标检测在汽车自动驾驶、机器人环境感知等应用中占有重要的地位,主要研究如何有效地感知三维环境信息,对感兴趣目标进行准确......
三维目标检测算法是无人驾驶系统环境感知的重要一环,在无人驾驶车辆的行为规划和决策中具有重要应用。与二维目标检测相比,以稀疏......
在自动驾驶中,精确地感知周围环境至关重要。随着科技的发展,传统的三维目标检测算法由于速度缓慢,准确率不够高,正在渐渐地被基于......
激光雷达具有极高的角分辨率、距离分辨率、速度分辨率等特点,能获得目标的角度、距离、速度、反射强度等信息,不仅能够在大范围扫......
随着半导体与人工智能技术的飞速发展,自动驾驶成为了目前学术界与工业界的研究热点之一。自动驾驶汽车只有对周围环境有着精准的......
基于深度学习的三维目标检测方法需要大规模的标注数据才能达到良好的性能,而三维框的标注需要标注者在不完整的2.5D稀疏点云下,凭......
在自动驾驶场景中,需要感知周围环境中的目标类型、大小、距离及方向等信息,因此3D目标检测技术对于自动驾驶汽车而言尤为重要.为......
针对基于二维目标检测和卡尔曼滤波的多目标人体跟踪算法在视频拍摄角度不定的情况下,检测算法生成不同角度人体二维检测框的朝向......
在室内或地下多层封闭场景因无法获取全球导航卫星系统（GNSS）信号,导致精确的导航与位置服务应用面临困难与挑战。与源自机器人技术......
投影角度不同导致目标的形状及尺寸变化限制了基于主动式毫米波(AMMW)全息图像投影视图的隐匿物品二维检测方法对小目标检测性能的......
深度学习尤其卷积神经网络为精确目标检测提供可能,推动三维目标检测在自动驾驶、机器人等领域发挥重要作用.文中综述基于卷积神经......
目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一,根据输入数据和输出结果的不同,可以分为二维目标检测和三维目标检测。当前基于深度学习......
最远点采样(FPS)算法可用于三维(3D)目标检测算法中关键点的采集,针对FPS采集的关键点中前景比例较低的问题,提出了一种基于语义分......
为了提高基于双目视觉的三维目标检测的精度与鲁棒性,提出了一种基于迭代式自主学习的三维目标检测算法。首先,为了给三维目标检测......
三维目标检测在实际工程应用中的难点在于深度传感器价格高、点云质量差、缺少丰富的纹理信息、三维数据训练集制作困难。对此本文......
在智能交通领域中,道路场景的三维目标实时检测对于保障汽车行驶安全具有重要意义。使用雷达点云和图像数据进行融合能够达到优势......
近年来,自动驾驶、智能机器人、虚拟现实等新兴技术备受大众瞩目,三维目标检测作为这些新兴领域的关键技术之一,受到了广泛的关注......
目标检测技术发展到今天,已经十分成熟。依赖于强大的深度学习技术,如今的目标检测算法已经脱离数学描述,转变成机器自动学习的特......
立体区域卷积神经网络(Stereo R-CNN)算法具有准确、高效的特点,在一定场景下的检测性能较好,但对于远景目标的检测仍有一定的提升......
近年来,随着计算机视觉及相关技术的飞速发展,基于视觉传感的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技......
自动驾驶作为目前的一个热点话题,在技术方面面临着诸多挑战。其中,有效地理解三维环境是当前自动驾驶领域最重要、最难以解决的问......
三维目标检测(3D Object Detection)在自动驾驶领域中发挥着至关重要的作用,智能车辆中精确的建图与定位、安全的避障与规划等任务......
利用三维激光扫描仪能够获取三维点云数据,点云数据具有高密度、高精度等特点,因此,在对复杂真实的三维场景进行目标检测时,包含丰......
