【摘 要】
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基于激光雷达数据的三维物体识别是自动驾驶系统的关键组成部分,体素网络是较好的点云特征提取容器,但目前基于体素网络的目标识别研究大多指向单类目标。为满足无人驾驶领域
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775548)资助。
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基于激光雷达数据的三维物体识别是自动驾驶系统的关键组成部分,体素网络是较好的点云特征提取容器,但目前基于体素网络的目标识别研究大多指向单类目标。为满足无人驾驶领域的应用需求,多类目标识别亟待开展研究。本文中基于体素网络框架构建了多类目标识别网络,并测试其性能。采用计算所有类别先验候选边框重叠度的方法,为标签周围体素创建类别标签、置信度标签和目标包围边框回归值,解决了3项预测值之间可能不匹配的问题。测试结果表明,本文中提出的多目标识别算法类别预测综合召回率为88.6%;设定判定正确的重叠度阈值为0.5时,边
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