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题名自动驾驶场景下的图像三维目标检测研究进展
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作者
周燕
许业文
蒲磊
徐雪妙
刘翔宇
周月霞
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机构
佛山大学电子信息工程学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期133-147,共15页
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基金
国家自然科学基金(61972091)
广东省自然科学基金(2022A1515010101,2021A1515012639)
+2 种基金
广东省普通高校重点研究项目(2020ZDZX3049)
佛山市科技创新项目(2020001003285)
广东省教育科学规划课题(2021GXJK445)。
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文摘
二维目标检测技术由于缺乏对物理世界尺寸、深度等信息的描述,在自动驾驶场景中应用还存在较大的局限性。许多研究者结合自动驾驶实际需要,在图像三维目标检测上做了许多探索。为了对该领域进行全面研究,文中对近年来国内外发表的相关文献进行综述,介绍了基于图像的三维目标检测以及图像与点云融合的三维目标检测两类方法,并根据网络对输入数据的不同处理方式,对两类方法进一步细分,阐述了各个类别中的代表性方法,对各类方法的优劣进行总结,对比并分析了各算法的性能。此外,详细介绍了自动驾驶场景下三维目标检测的相关数据集和评价指标。最后,对图像三维目标检测领域中存在的挑战和困难进行了分析,并对未来可能的研究方向进行了展望。
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关键词
图像三维目标检测
深度学习
自动驾驶
多模态融合
计算机视觉
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Keywords
Image 3D object detection
Deep learning
Automatic driving
Multimodal fusion
Computer vision
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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