激光与红外

作者：敖建锋

单位：江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西 赣州 341000；

关键词：点云;深度学习;3D目标检测;Frustum-Pointnets

基金：国家自然科学基金地区基金资助项目(No.41561091)；江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ150663)；江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ150629)；江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ180501)资助

针对目前利用点云进行3D目标检测的研究较少和检测精度不高的问题,利用Frustum-Pointnets模型实现基于点云的3D目标检测,并在该模型的基础上进行改进,选用不同的激活函数和参数初始化方法进行组合对比,进一步提高模型的精度。实验表明:在选用Swish激活函数和He参数初始化方法时汽车平均检测精度提高了0.31 %,行人平均检测精度提高了0.41 %,骑车人平均检测精度提高了5.5 %。因此改进后的模型能有效提高检测的精度,使得模型能够应用在复杂的场景中。

来源：2020年第10期

《激光与红外》期刊编辑部

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