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摘要
激光雷达具有全天候能力、探测精度高、有效探测距离远、易获得三维信息等特点，但工作在远距离模式时，目标点云比较稀疏，当前基于深度学习的算法对激光雷达点云数据直接目标识别在便携条件下实时性和成功率尚不能达到远程监视要求。针对实际工程中利用激光雷达检测运动目标进而实时引导高分辨率相机的需求，采用基于变化的检测方法，对远距离条件下激光雷达的运动目标检测方法进行了研究，利用点云数据的距离信息，给出三维单高斯模型和三维高斯混合模型检测动目标的过程和方法，提出了利用杂波图恒虚警率检测法处理点云数据的方法。实验表明，与二维图像动目标检测方法相比，三维单高斯模型法会很大程度提高检测准确性，降低虚警率，但仍然存在较高虚警率。为适应复杂三维场景，采用基于三维高斯混合模型会进一步降低虚警率，但也降低了检测速度；而杂波图CFAR的方法具有很高的实时性同时也具有较好的检测性能。
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