基于深度学习的点云三维目标检测方法综述
Overview of single-sensor and multi-sensor point cloud 3D target detection methods
1. 广西科技大学 自动化学院, 广西 柳州 545026
2. 成都大学 机械工程学院, 成都 610106
摘要
点云作为一种三维环境数据因其具有较高的精度一直被广泛关注并应用于多种场景任务之中。近年来，深度学习进入点云领域，让点云数据处理得到快速发展。针对基于深度学习的点云三维目标检测任务，首先分析了点云数据的特性并列举了日常任务中常用的点云数据集；随后通过单模态的三维目标检测与多模态的三维目标检测两个方向进行分类阐述，并通过单模态与多模态方法在数据集上的表现作比对；最后对当前点云三维目标检测研究的发展趋势进行展望与总结。
基金项目
广西创新驱动发展专项科技重大专项项目(桂科AA17204062)
成都市技术创新研发项目(2022-YF05-01393-SN)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0251
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 20-27
文章编号: 1001-3695(2023)01-003-0020-08
发布历史
[2022-08-29] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
郭毅锋, 吴帝浩, 魏青民. 基于深度学习的点云三维目标检测方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 20-27. (Guo Yifeng, Wu Dihao, Wei Qingmin. Overview of single-sensor and multi-sensor point cloud 3D target detection methods [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 20-27. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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