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题名交通场景中基于双向感知和几何聚合的小目标检测
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作者
戴宇晨
刘石坚
邹峥
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机构
福建理工大学、福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
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出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2025年第4期192-201,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62172095)
福建省科技厅自然科学基金项目(JAT210283,JAT220052)
福建理工大学科研项目(GY-Z20068,GY-Z21047)。
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文摘
交通场景的3D目标检测旨在通过点云数据对场景中的车辆和行人等进行识别,本文着重于提升小目标检测的性能.本文设计了全新的多模态特征编码方案:基于双向感受野融合的体素特征编码方法和基于局部几何聚合的点-体素特征混合编码方法.另外,本文模块均针对两阶段模型的前期特征强化,提前规避细节错误;本文模块独立性强,可扩展到所有两阶段模型中.实验对比使用KITTI数据集的两阶段3D检测模型,结果显示本文方法在不同遮挡难度中,行人类对象和骑行类对象的准确率可分别实现3%和5%的显著提升.并且对比KITTI数据集行人类3D检测SOTA,本文方法在基本同步的时间延迟下,在其整体准确率提升的同时,小目标对象检测的准确率更高.
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关键词
3D目标检测
点-体素
感受野融合
几何聚合
小目标检测
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Keywords
3D object detection
point-voxel
receptive field fusion
geometrical aggregation
small object detection
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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