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摘要
针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题，以基于点云的三维目标检测算法(3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud，PointRCNN)为基础，对网络进行改进提高三维目标检测精度。对区域生成网络(regionproposalnetwork， RPN)网络获取的提议区域(regionofinterest， ROI)体素化处理，同时构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点；加入点云Transformer模块来增强对网格中心点局部特征的学习；在网络中加入球查询半径预测模块，使得模型可以根据点云密度自适应调整球查询的范围。最后，对所提算法的有效性进行了实验验证，在KITTI 数据集下对模型的性能进行评估测试，同时设计相应的消融实验验证模型中各模块的有效性。
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