基于改進(jìn)PointRCNN的激光雷達(dá)三維目標(biāo)檢測

摘要： 針對當(dāng)前在點(diǎn)云三維（3D）目標(biāo)檢測算法中存在的誤檢率高、遠(yuǎn)處物體與較小物體檢測效果差等問題，在PointRCNN算法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的三維目標(biāo)檢測算法。在訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，利用空間自相關(guān)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，有效去除無關(guān)點(diǎn)與噪聲點(diǎn)，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵目標(biāo)的特征提取和識別能力。提出了MGSA-PointNet模塊對PointRCNN的點(diǎn)云編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，引入了流形自... （共11頁）