基于高斯滤波的双目相机三维目标检测Pseudo-LiDAR改进算法研究

李艳明; 苏建强; 刘鹏; 张丽杰

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2024.06.002

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于高斯滤波的双目相机三维目标检测Pseudo-LiDAR改进算法研究

光学传感与检测 | 更新时间：2025-09-01

- 基于高斯滤波的双目相机三维目标检测Pseudo-LiDAR改进算法研究
- Research on Pseudo-LiDAR improvement algorithm for 3D object detection based on Gaussian filtering for stereo cameras
- 光学技术 2024年50卷第6期页码：713-720
- 作者机构：
  
  1:内蒙古工业大学电力学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  内蒙古自治区科技攻关项目(2021GG0256);内蒙古自治区自然科学基金项目(2022LHMS06007)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2024.06.002
  中图分类号： TN713;TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
移动端阅览
李艳明, 苏建强, 刘鹏, 等. 基于高斯滤波的双目相机三维目标检测Pseudo-LiDAR改进算法研究[J]. 光学技术, 2024,50(6):713-720.

Research on Pseudo-LiDAR improvement algorithm for 3D object detection based on Gaussian filtering for stereo cameras[J]. 2024, 50(6): 713-720.
李艳明, 苏建强, 刘鹏, 等. 基于高斯滤波的双目相机三维目标检测Pseudo-LiDAR改进算法研究[J]. 光学技术, 2024,50(6):713-720. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2024.06.002.

Research on Pseudo-LiDAR improvement algorithm for 3D object detection based on Gaussian filtering for stereo cameras[J]. 2024, 50(6): 713-720. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2024.06.002.

摘要

Pseudo-LiDAR算法作为双目相机三维目标检测的通用算法之一，因其低成本的立体视觉方案及出色的适应性被广泛应用于在自动驾驶、机器人等领域。但该算法在预测物体边缘会产生过多畸变点从而导致目标与背景之间过渡区域估计误差大；且深度估计网络采用四分支结构，计算量大影响运行速度。对以上问题，将Pseudo-LiDAR算法中的Spatial Pyramid Pooling(SPP)四分支结构优化为单分支结构，提高运行速度；创新性构造高斯置信度滤波模块，滤除过渡区域误差大的数据；引入PointVoxel-RCNN(PV-RCNN)作为Pseudo-LiDAR算法中的三维目标检测网络，提升检测精度。在KITTI数据集上的实验结果表明，相较于原算法，在简单、中等和困难等级下的车辆目标三维检测平均精度分别提升了22.36%、26.48%和28.55%。

Abstract

关键词

Keywords

references

浏览量

175

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于深度语义模型的双目位姿估计