面向自动驾驶场景的3D目标检测方法综述
自动驾驶是当前人工智能研究中的一个重要方向,人们对于智能化交通的诉求使得这一研究方向具有极大的应用价值.3D目标检测是自动驾驶研究的关键技术之一,准确且快速地对车辆周围障碍物进行检测能够给自动驾驶车辆提供有效的避障信息,保证车辆的安全行驶.随着深度学习等技术的迅速发展,3D目标检测技术取得了显著的进步,但由于遮挡、视角变化、尺度变化和有限的场景信息,其仍然是一个非常具有挑战性的任务.本文综述了近年来3D目标检测技术的最新进展,回顾并分析了这一领域的方法.最后,在公开数据集上对最新方法的结果进行了比较,并指出未来可能的研究方向.
自动驾驶 3D目标检测 深度学习
戴德云 王纪凯 陈宗海
中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027
国内会议
第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)
合肥
中文
335-339
2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）