应用于地面战场目标的点云检测算法研究

摘要：

地面战场上目标检测是精准跟踪以及准确打击的前提,在现代无人化陆战中起着至关重要的作用.传统的图像检测方法受到光照,天气等条件制约,利用激光雷达技术进行3D目标检测能够显著改善车体的感知能力.针对应用于陆战无人车的检测任务,提出了一种基于卷积神经网络的3D点云检测算法,通过优化VoxelNet的体素化和特征融合模块设计了一组端对端的高效网络,并改进了一种基于距离的非极大值抑制策略.实验表明原始VoxelNet在自建数据集上车辆目标AP值为78.53％,而改进后的网络性能达84.11％,对未来军事领域的三维目标检测任务具有参考价值.

关键词：无人驾驶、激光雷达、点云、目标检测、深度学习

所属期刊栏目：20

分类号：TN958.98

在线出版日期：2022-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：77-83